基于无线传感器网络的光伏组件监测系统

提出了一种基于无线传感器网络的光伏组件远程在线监测方案;利用数字无线通信技术,设计开发了新型光伏组件远程监测系统,详细介绍了系统的组成实现原理和软硬件设计方法;对设计开发的系统进行了验证监测测试实验,监测结果表明:该系统能有效地实现对光伏组件各参数的远程在线监测,简单可靠,具有较高的工程应用及市场推广价值。     

物流监控系统人工免疫数据融合算法研究

为实现对果蔬等农产品物流过程的低能耗实时监控,提出一种适用于现代果蔬物流过程的实时监控系统监测数据处理方案。通过在运输车辆的车厢内部署具有RFID功能的温湿度传感器,获取物流过程中果蔬储存环境的实时温湿度数据;采用生物免疫机理对节点感知数据进行预处理,降低节点数据传输量;计算节点数据融合信度获取融合权值,对节点数据加权融合获取对监测对象的完整一致性监测结果;用感知数据与融合结果相似度差值,对节点感知数据的融合信度进行更新;根据实际情况选取通信模式,降低节点通信能耗及紧急事件的响应时间。仿真结果表明,该方案可有效降低果蔬物流过程实时监控的网络通信能耗。     

多传感器信息融合技术在发动机状态监控系统中的应用研究

飞机发动机的状态监测是测控领域的一个难点,而目前的监测系统多为单一状态监测,针对与此,本文提出了一种基于多传感器融合的飞机发动机状态监控系统的设计方案,给出了系统数据融合的算法以及系统硬件结构模型,并简要介绍了多传感器融合的原理.     

蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用

研究无线传感器网络数据融合优化问题,采集数据过程节点间存在大量的冗余数据,需对数据进行融合,提高数据传输效率。为了更好地消除冗余数据,提出一种采用蚁群算法的传感器网络数据融合方法。通过建立传感器数据的传输初始路由,再用蚁群算法找到最佳数据路由,即数据传输最优传感器节点序列,从而实现数据融合。仿真结果表明,蚁群算法能够有效消除冗余数据,减少网络中数据传输量,降低传感器节点能量消耗,延长整个网络的寿命。     

多传感器数据融合在猪舍环境中的应用

针对多变量耦合的猪舍环境,采用自适应加权算法和D．S证据推理算法相结合的方法,提出一种适用于猪舍环境监测的分布式多传感器体系结构和二级融合模型,对多传感器采集的温度、湿度和光照度信息进行融合,克服了单传感器带来的不确定性和不稳定性,增强了多传感器信息融合系统的鲁棒性。结果表明,这种方法提高了猪舍环境检测的准确度。     

基于多传感器数据融合技术的臭氧监测系统设计

针对臭氧在进行保鲜和消毒时的特点和要求,设计了一种基于多传感器数据融合技术的监测系统,用来严格监测臭氧浓度。系统采用自主设计且拥有专利的臭氧传感器进行数据采集,并通过搭建无线传感器网络实现对臭氧浓度的实时监测。为了提高数据的准确度,首先要剔除可疑数据,然后选择适当的算法对数据进行数据融合。仿真结果表明:数据融合后所得到的融合值更加平稳,可靠性高,通过选择适合的融合算法可以提高臭氧浓度采集的精度。     

模糊数据融合在多传感器环境监测中的应用

文章提出了一种应用多传感器模糊数据融合技术的信息检测方法。该方法采用多传感器监测被测环境的温度、湿度和通风量等参量,将多个传感器所获取的多元信息模糊化后,经过融合中心的合成运算和决策规则的运用,获取被监测环境状态参数的精确估计,最终用于信息决策。实验结果表明,该方法能有效地提高环境状态监测的准确率,增加状态监测的置信度,提高监测系统的性能。     

无线传感器网络数据融合模型研究

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域中。传感器网络在数据收集中,为减少冗余数据的传输耗能,降低延迟,需要采用数据融合技术。分析和介绍了传感器网络跟踪级与属性级两种融合模型结构,提出了一种基于多Agent的数据融合模型。     

数据融合在传感器网络协议中的节能性分析

传感器网络受到带宽、能量和吞吐量因素的限制，制约了点对点信息传送的数量。网内处理冗余数据或信息、组合更为高效，符合用户需求的数据融合技术很好地解决了这些问题。阐述数据融合在传感器网络中的作用，针对现有数据融合在网络协议中提出的各种算法思想，分析比较了数据融合的节能性能。由此可知，基于生成树的融合方法更能平衡节点负载，延长网络的生命周期，从而解决无线传感器网络存在的问题。     

数据融合在传感器网络协议中的节能性分析

传感器网络受到带宽、能量和吞吐量因素的限制,制约了点对点信息传送的数量。网内处理冗余数据或信息,组合更为高效,符合用户需求的数据融合技术很好地解决了这些问题。阐述数据融合在传感器网络中的作用,针对现有数据融合在网络协议中提出的各种算法思想,分析比较了数据融合的节能性能。由此可知,基于生成树的融合方法更能平衡节点负载,延长网络的生命周期,从而解决无线传感器网络存在的问题。     

无线传感器网络山洪监测数据汇聚平台

针对山洪形成原因的复杂性和不确定性,本文通过BP神经网络对历史数据进行整理,提出了基于多传感器信息融合的数据汇聚平台的设计。此平台可以实现实时汇聚小流域水位、降雨量等监测数据,对汇聚数据进行数据解析、信息融合,通过GPRS将采集的数据发送到远程后台数据中心。本文在硬件上设计完成了基于S3C2440的数据汇聚平台;在软件上完成了节点的控制、山洪监测数据显示、预警临界值设定及山洪预警功能的设计。通过实验表明,山洪监测系统利用此设计平台进行安全评价是有效的、可靠的。     

基于多传感器数据融合的智能火灾预警系统

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中。选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的观测范围。采用自适应加权融合估算法配合智能判别技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,使系统达到了实现提前预警的目的。     

多传感器信息融合及其在工业中的应用综述

介绍了多传感器信息融合的基本理论、研究现状和多传感器信息融合在工业中的应用现状。重点分析了多传感器信息融合理论、实际应用所取得的成绩和存在的问题,提出了将来研究的方向。     

一种基于不确定分析的多传感器信息动态融合方法

提出了一种基于不确定分析的多传感器动态分布融合方法.首先引入贴近度的概念对传感器进行动态聚类,接着基于兼容测度实现了组内传感器信息的最优Bayesian估计融合;最后给出了一种基于一致测度的多传感器信息动态融合的方法.通过实验对比分析,证实了此方法具有较好的实效性和鲁棒性.     

基于移动代理的无线传感器网络簇内融合算法

在无线传感器网络中采用移动代理技术进行数据融合。根据节点剩余能量、局部融合结果,设计节点分簇算法。优化移动代理在簇内的路由策略,进一步减少无线传感器网络的数据传输总量。通过实验得出,采用移动代理的簇内融合过程中,能在一定程度上减小路径损耗。     

多传感器数据融合在飞机地面防撞中的应用

针对我国目前对于飞机在地面经常发生的相撞或刮蹭方面的研究较少的现实情况,研究用多传感器数据融合的方法实现飞机的地面防撞。根据现有的多传感器数据融合理论,在分析数据融合过程的基础上,建立混合式数据融合模型,结合模糊神经网络方法实现面向目标的数据融合算法。同时,选用毫米波雷达、红外传感器等多类进行地面多目标的身份识别和威胁评估,从理论上验证了多传感器数据融合思想在飞机地面防撞理论中的可行性,为进一步建立飞机地面防撞系统提供理论基础。     

无线传感器网络中的数据融合研究

无线传感器网络具有成本低、体积小、组网灵活、便于远程监控等优点,但是也存在能量、存储与网络资源等多方面的限制。研究了无线传感器网络中数据融合问题,提出了一种基于分簇的数据融合方法。实验结果表明,该方法能够提高数据准确性,降低数据冗余度,具有较好的执行效率。     

无线传感器网络中的数据融合

在传感器网络中高效率的传感数据融合方式和使传感器网络工作更长的时间存在的一定的矛盾。因此在本文中我们使用能量和延迟度量并且我们提出了一种方案试图去平衡在数据融合时产生的能量消耗和延迟。     

无线传感器网络中的数据融合

在传感器网络中高效率的传感数据融合方式和使传感器网络工作更长的时间存在的一定的矛盾。因此在本文中我们使用能量和延迟度量并且我们提出了一种方案试图去平衡在数据融合时产生的能量消耗和延迟。