多智能传感器的有限分散自治体系研究

智能系统多传感器信息融合的复杂性迫切需要开发一套合适的结构体系，目前大多数结构体系都通过融合中心对分散在不同点的多个传感器进行信息处理，而底层传感器之间缺乏必要的联系．这样导致融合中心计算和通信的负担过重而造成瓶颈，且不能使传感器之间互相启发以提高任务环境认知的效率．针对这些问题本文首先提出智能传感器的新概念，指出智能传感器须具备的５个基本能力即预测、规划、刷新、通信和同化，并在此基础上讨论了多智能传感器组成系统时的算法及信息流程．最后以主动视觉和主动触觉共同感知运动物体的位姿为例剖析了这种新思想的具体运用     

物联网下多无线传感网络中不同信道信息融合方法

物联网结构下多个无线传感器组成的不同网络差异较大。当差异化的数据量急剧增加时，多信道信息之间易产生信息孤岛，导致信息融合的能耗大、精确度和节点存活率低。为此，提出一种物联网下多无线传感网络中不同信道信息融合方法。将传感器网络与多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)通信系统结合，构建传感器模型。通过物联网技术采集数据信息，利用传感器信息融合模型对收集的信息进行处理后，传送到融合中心，完成多信道信息的融合。仿真结果表明，所提方法在实施多信道信息融合过程中，传输能耗最低达到0.14 J,信息融合节点存活率和精度值分别达到97%和92%,证明所提方法的能耗小、信息融合节点存活率和精确度高。     

基于多点测温的舒适度智能传感器研究

针对人体舒适度的检测,基于手部皮肤平均温度与舒适度之间的定量关系,设计了一种舒适度智能传感器结构。该智能传感器利用三维集成多层结构将多个温度传感元件集成在一块硅基片上,利用基于一致可靠性测度的多传感信息故障判断与信息融合方法,在实现异常数据与器件故障判断的同时实现了多传感信息融合与舒适度检测。实验研究表明,该信息融合方法与平均加权融合相比,融合误差降低了约71.2%,舒适度最大检测误差为±0.051。     

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。     

基于粒子滤波的分布式故障诊断

针对非线性、非高斯环境下多传感器的系统故障诊断问题,提出了一种新的基于粒子滤波的分布式故障诊断方法。通过粒子滤波得到的状态估计值的全概率分布信息可用于故障检测。首先建立系统分布式故障诊断模型,由于通信限制,假设各传感器只能向信息融合中心传输二进制数。在各观测值独立同分布的条件下,提出了分布式故障诊断算法,包括本地判决的设计和融合中心的准则设计。仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。     

基于嵌入式智能结点的信息融合模型研究

针对目前煤炭企业生产安全监控系统的结构特点,分析了单一传感器信息采集信息存在的问题,提出了基于嵌入式智能结点的多传感器信息融合的方法来提高系统信息的精确性和可靠性.在嵌入式智能技术的基础上,确定了煤矿生产多传感器信息融合的结构模式,建立了多级信息融合的软件模型,形成了一个智能化的分布式监控系统.     

室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究

室外智能移动机器人有着广泛的应用前景,是机器人研究中的热点之一．本文分析 了在室外移动机器人发展中有着代表意义的几个典型系统,进而论述了室外移动机器人研究 中的若干关键技术的研究现状及发展水平．这些关键技术包括移动机器人的控制体系结构、 机器人视觉信息的实时处理技术、车体的定位系统、多传感器信息的集成与融合技术以及路 径规划技术与车体控制技术等．     

统一代理技术在输电线路状态监测前端的研究

针对输电线路状态监测前端存在的主要问题,提出以智能代理技术在输电线路状态监测前端建立一个统一的具有多传感器协同能力的信息通信智能处理微型平台,灵活适应输电线路各类状态监测的信息处理、远程通信、安全防护以及发展变化的需要。     

多传感器信息融合技术在智能机器人环境感知中的研究进展及应用

多传感器信息融合技术是一种有别于经典数据处理技术的高级处理方式,主要目的是为了让智能设备在越来越复杂的工作环境中有更好的表现,使其能有更强的感知能力和操作精准度;在对传感器技术、人工智能、机器人技术、多传感器信息融合技术及常见多传感器信息融合的应用进行了系统的整理和研究后,针对目前的多传感器数据融合技术进行全面地介绍,并简要阐述多传感器信息融合的一般结构,重点分析不同融合算法的特点和优劣势,明确不同融合模型之间的差别以及对数据处理策略上的影响,充分列举现国内外发表的关于多传感器数据融合技术的重要研究及应用,并对多传感器数据融合技术的发展与展望做检验阐述,为多传感器数据融合技术研究提供重要理论依据。     

基于信息融合原理的智能故障诊断模型

针对传统设备故障诊断方法中存在的局限性,文章在对设备智能故障原理和方法初步探索和研究的基础上,提出了基于信息融合原理的智能故障诊断方法。该方法利用多源异质传感器采集设备的各种特征信息,并采用模糊神经网络融合诊断中心作为诊断判决的执行机构,从而实现准确诊断设备故障诊断原因以及对设备运行工况进行态势评估的过程。并且通过对单传感器与多传感器信息融合诊断结果的对比表明多传感器信息融合诊断比单个传感器具有更高的准确性。     

改进的镍电解三段净化智能控制系统

利用各种传感器功能上的差异与互补建立多传感器系统，通过对各传感器提供的信息进行分析、综合，获得比任何单一传感更加稳定、可靠的信息，这就是愈来愈受到重视的多传感器信息集成与融合技术本文提出了多传感器集成与多传感器融合的概念，根据镍电解三段净化过程以及所检测的传感信号，给出了多传感器集成系统概率模型和黑板式控制结构．给出了多传感器信息融合的拓扑结构和融合方法。     

基于SPCE061A单片机的家居智能机器人设计

家居智能机器人的核心控制部分采用双CPU体系,主从CPU分布计算,保证了实时性要求。主机以SPCE061A单片机为核心,外扩了嵌入式语音识别应答模块、智能报警及灭火模块、电机驱动控制模块等功能模块。从机作为专门的定位处理芯片,实现系统定位的功能,同时将处理得到的信息通过串口通信传递给上位机。超声波传感器、红外传感器、霍尔传感器、接触传感器等多传感器信息融合技术的采用,保证了智能机器人系统信息处理的快速性和正确性。     

多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用

多传感器信息融合技术是近年发展起来的一门新兴技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。通过融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息,可以获得系统所需的更准确和更精确的信息。主要论述了多传感器信息融合的一般方法,并对其在机器人领域的应用进行了介绍。最后指出多传感器信息融合技术在微传感器、智能传感器和自适应融合等方面的发展方向。     

多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合

针对分布式多传感器数据融合系统,提出了一种多传感器异步航迹融合算法。现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器,要求噪声方差已知,并且假定各传感器同步采样,不考虑通信延迟。本文在分布式处理的模式下,基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。仿真实验结果表明,这种融合算法是有效的,算法接近集中式融合算法的精度。     

现代化战争中的多传感器信息融合技术研究

信息融合是对现代化信息战争具有重要意义的一门新型学科。本文介绍了多传感器信息融合的定义、原理、方法、层次和结构,提出了现代化战场信息融合系统作战体系结构和功能体系结构,对多传感器信息融合系统技术进行了较为全面的探讨。     

多传感器数据融合仿真系统的设计与实现

随着多传感器数据融合技术在C^3I领域中的广泛应用，针对目前C^3I系统的研制和发展情况，结合多传感器数据融合的特点，采用目前非常流行的面向对象程序设计技术，设计了多传感器数据融合仿真系统的体系结构、信息流程、功能模块、数学模型，最终实现了多传感器数据融合仿真系统，并对其效能进行了科学的评估。仿真系统具有模块化、灵活性强和可移植性好等特点。     

基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法

在分布式多传感器信息融合系统中,自适应融合算法通过预先设定两个距离测度。然后将它们与逻辑判决树中的阈值进行比较来选择不同的融合算法,达到适应系统特性的不断变化,平衡精度与计算量之间矛盾的目的;反馈结构可用来提高局部节点的跟踪性能,进而提高全局航迹的融合精度．综合上述两种方法,提出一种新的基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法,并在传感器异步的情况下讨论了其具体的计算过程．仿真结果表明该算法以较小的计算量达到了近似加权协方差算法（WCF）的融合精度．     

多传感器信息融合及在智能故障诊断中的应用

对多传感器信息融合进行了简要的综述,进而提出了信息融合的一般结构,结合智能故障诊断系统的特点,研究了基于信息融合技术的诊断系统结构。     

一种基于分布式智能的网络机器人系统

提出了一种基于网络智能的分布式智能体系,构建并实现了基于分布式智能的网络机器人系统．通过赋予传感器以智能,将网络环境中的不同个体抽象为不同的智能节点．传感智能节点处理和传输多种层次的传感信息,实现传感智能的交互与共享．机器人节点以自主感知能力和“网络即插即用”机制为基础,根据任务的需要以及网络的传输状况,主动从网络中获取相应层次的智能和信息．实验表明,该体系有效地减轻了网络通信负担,提高了网络机器人系统的整体性能和智能水平．     

多传感器多级数据融合的敌我识别估计

介绍了指挥、控制、通信和情报(C3I)系统多传感器数据融合的特点和一种空战融合模式,结合实例说明了多传感器各自对目标信息的测量结果进行融合处理,以期得到对目标属性的准确估计。