基于多传感器信息融合的控制系统研究

本文研究了多传感器组合系统的智能化数据融合方法。从数据处理算法、故障检测和系统可靠性等方面探讨了基于多传感器的控制系统,并提出了一种实用的数据处理算法和故障检测算法。     

多传感器信息融合的智能交通控制系统研究

针对城市道路交通网络的交通信号控制,构造了一种基于多传感器信息融合技术的智能交通控制系统.相对于传统的基于单一车辆传感器信号控制系统而言,该系统具有信息的完整性、统一性、多样性和容错性等优点.在多传感器信息融合的基础上,讨论了多种可行的智能控制方案.通过对城市区域交通的多方位控制,达到全面提高控制效果和有效疏导交通的目的.给出的仿真结果表明了其优越性和有效性.     

基于多传感器信息融合的节能控制系统

目前公共场所的电器设备多、使用时间长、缺乏控制、耗电大,为此设计了一种基于多传感器信息融合的节能控制系统.从目前存在的问题、系统总体框架、实现及实验结果几方面进行了探讨.系统采用闭环控制,以传感器检测的信号为反馈信息,并行输入CPU中进行决策层的信息融合,再并行输出多路信号动态控制设备的运行,达到了节能目的,具有较高的准确性、快速性和稳定性.实验表明,该节能控制系统满足设计要求,已在某客运站房的节能控制中得到应用.     

基于多传感器融合技术的水温控制系统研究

在水温控制系统中,由于水箱内加热温度场的不均匀性,采用单一传感器不能准确反映被测系统的温度,并且测量结果易受外界噪声干扰。针对这一问题,利用多传感器信息融合技术对多个温度传感器采集的结果进行融合以得到精确而可靠的温度信息,以PC机和数据采集卡为基础硬件平台,LabVIEW为软件开发平台,采用PID控制算法,实现水温的精确控制。实验结果表明,采用多传感器融合算法能够有效地提高水温控制的精度和可靠性。     

多传感器多目标状态信息融合

研究了多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点，借助主动跟踪的距离通道值，提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串并联状态信息融合算法。仿真结果表明该融合方法可以大大提高跟踪精度，而且提高系统的可靠性。     

基于信息融合技术的多传感器系统

本文介绍了使用了多种传感器技术，并采用数据融合技术进行指挥控制的船载火炮指挥控制系统的设计；文中自尊心的论述了各传感器的构成及工作原理，并介绍了信息融合技术及其应用。     

基于信息融合的多传感器侦察技术

本文介绍了多传感器侦察系统中信息融合技术的特点、层次、结构模型以及实现方法,提出了未来多传感器侦察系统信息融合技术应着力解决的问题。     

基于信息熵的多传感器信息融合

多传感器信息融合是多源信息综合处理的一项新技术。从信息论的观点出发,导出多传感器信息融合系统中的冗余性与互补性的定量描述,分析了传感器冗余性与互补性特点,并从该角度出发,利用最小条件熵准则来解决多传感器信息融合中的目标识别问题,该方法的主要优点是可以充分有效利用多传感器信息,使融合系统满足获得的信息量最大。     

智能系统多传感器信息融合研究进展

本文较为全面地介绍了智能系统多传感器信息融合方面的研究进展，简要地指出了多传感器信息融合研究中存在的主要问题和发展方向。     

基于Bayes估计理论的数据融合方法

本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果。具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

基于相关性函数和最小二乘的多传感器数据融合

针对目前传感器数据融合过程中,各传感器的可靠度估计困难和测量数据融合结果精度较低的问题,利用模糊理论中的相关性函数,提出了多传感器的相互支持程度计算的新方法,并基于最小二乘原理,对支持程度高的传感器数据进行融合.该方法计算简单,能客观地反映各传感器的可靠程度,不需要知道数据的先验信息.仿真结果表明,相比同类融合方法,该方法获得的结果具有更高的精度.     

多传感器融合技术在调施胶系统中的应用

针对我国纤维板生产过程中调施胶系统存在检测精度不高、动态调节性能差、施胶量不稳定、产品质量不高和生产效率低等问题,提出了将多传感器融合技术应用于调施胶系统中的方法.分析了调施胶过程的特点和多传感器融合技术的优势,构造了控制系统;同时,采用BP神经网络的多传感器融合技术改进传统的PID控制.仿真结果证明了该技术的优越性.     

二次优化算法在多源信息融合中的应用

通过构造凸二次型函数的方法将多源信息融合问题转化成一般的二次优化问题(Quadratic Optimization)(相对于线性优化)，并通过实例与多源信息融合中传统DS理论的融合结果相比较，表明算法不仅是有效的，而且在某些方面较之传统DS证据理论有许多突出的优点。     

基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

基于数据融合的思想,提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法。该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数,简化了模糊控制器的设计。用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计。仿真结果表明,自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况,为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.     

基于模糊推理的多传感器数据融合方法

针对多传感器目标跟踪系统可能出现的传感器漏检现象,提出了一种基于模糊推理的消除漏检现象影响的方法。该算法根据各传感器的量测变化,及时调整参与融合的各传感器量测的数目及其加权系数,保证量测融合值的有效性。通过对两个传感器进行数据融合和目标跟踪的仿真表明,该算法是一种简单有效,有工程应用前景的数据处理算法。该方法同样适用于多于两个传感器的多传感器融合系统。     

基于排列熵与决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测方法

提出了一种基于排列熵和决策级多传感器数据融合的P2P僵尸网络检测算法。首先分别构建流量异常检测传感器和异常原因区分传感器:前者利用排列熵刻画网络流量的复杂度特征(该特征并不依赖于特定类型的P2P僵尸网络),通过利用Kalman滤波器检测该特征是否存在异常;后者利用TCP流量特征在一定程度上减弱P2P应用等网络应用程序对P2P僵尸网络检测的误差影响。最后利用D-S证据理论对上述传感器的检测结果进行决策级数据融合以获得最终的检测结果。实验表明,提出的方法可有效检测新型P2P僵尸网络。     

一种泥浆脉冲压力传感器信号的融合算法

针对泥浆脉冲信号传输复杂环境和采集信号的特点,提出多传感器探测泥浆脉冲信号的思想,研究了基于统计方法理论的信号间可靠性度量,并推导出信号间关系矩阵的确定方法.利用综合支持度最优数据融合方法,实现对实验数据的仿真处理和现场采集数据处理.分析结果表明,该方法克服了单传感器信号不确定性的困难,有效消除了信号中的干扰和噪声,能够很好地恢复原始编码数据,满足随钻测井的要求.     

多传感器信息融合性能的测试与评估

讨论了信息融合系统性能评估的一般性理论和方法，以军事上的应用为背景建立了信息融合性能指标体系。通过软件测试的方法，对融合算法进行测试与评估。提出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构，并以一个舰艇信息融合系统为例，讨论了评估其航迹相关性能时的测试步骤，给出了部分性能指标的计算方法。     

数据融合与智能传感系统

介绍多传感器融合的概念和基本方法及其在智能传感系统中的应用。文中还给出几个数据融合在智能传感系统中的应用实例。