传感器微机标定系统研究

阐述了传感器静态特性微机标定系统的结构、测试方法、特性测试的试验数据处理及被标定系统的性能指标判断。标定结果表明 ,用微机标定系统测试传感器的静态特性 ,比用其他手段测试更精确、快捷、方便。     

激光摄像式传感器标定方法研究

激光摄像式传感器标定是轨道交通视觉检测系统的关键工作步骤,而准确求解标定模型参数是激光摄像式传感器标定的难点.文章首先建立了激光摄像式传感器标定数学模型,分析了非线性最小二乘法及高斯-牛顿迭代法求解标定模型参数的过程,并提出一种基于极大似然估计的L-M求解算法,该方法采用极大似然估计来降低图像噪声引起的误差,再用L-M...     

热流传感器特性和标定方法分析􀀁

本文介绍了热流传感器和它的标定方法,在对热流传感器作传热分析和计算的基础上,详细讨论了该传感器的结构原理和特性。     

参数估计法修正过载传感器标定的方法误差

分析了电位器式过载传感器用离心机做静态标定的方法误差，提出了用参数估计法修正此误差的方法。该方法修正精度高，算法简单，易于计算机求解。     

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.     

多传感器的联合标定方法

在智能机器人的视觉导航技术中，为了提高信息的可信度，可以采用多传感器数据融合技术，为了进行融合首先必须进行传感器的标定，即进行各种传感器坐标系之间的转换，本文针对一个实际的智能机器人系统，提出了一种简单、实用、准确的联合标定方法，取得了满意的效果。     

多传感器数据融合的稳健处理方法

对多传感器测定数据的综合处理，是一个关系到如何正确应用所得信息的实际问题。本文利用数理统计的方法理论和矩阵特征向量的稳定理论，将各传感器的可靠性程度模糊化，进而给出众多传感器测得数据的综合结果，从方法的理论基础和对实例的模拟运用来看，本方法克服了以往方法中对可靠性程序划分的主观影响，并提高了信息的利用程度，所得结论更加客观，且具有较好的稳定性，是一种较为实用的方法。     

光纤结冰传感器摄像法标定研究

介绍国内外的结冰传感器标定方法,包括卡尺法、超声波法和摄像法等,列出并比较了各种方法的优缺点和应用范围。介绍新兴摄像标定的方法,并对具体实现和结构和数据的处理分析进行了介绍。     

基于visual basic的传感器静态特性标定数据的处理

以压阻式压力传感器为例介绍了VisualBasic6.0语言开发传感器静态特性标定测试数据处理软件的技术。同时采用数据采集卡,直接采集传感器的数据,进行标定,是在传统的手工测量传感器的静态特性的基础上,提出的一简便易行的采集系统及程序设计,提高了测试精度和速度。     

三轴加速度传感器校正方法研究

加速度是研究汽车安全的重要数据来源,而要获得可靠的加速度参数则要求加速度传感器有较高的精确性,针对三轴加速度传感器基本标定和坐标轴不垂直的校正问题,设计了相应的加速度传感器校正模型和模型求解算法,并通过实际测试对比加速度传感器在校正前和校正后的精度,从而来验证校正方法的可用性.经过该方法校正的多轴加速度传感器可以将不垂...     

基于变异系数的模糊传感器数据融合方法

在多传感器信息融合过程中,有时要利用多传感器对某一对象进行不同方面观测,而数据融合的目的是要对研究对象进行类型识别。根据统计分析理论,利用变异系数,给出了一种新的模糊传感器数据的融合算法。该方法不需要假设总体的分布类型,不需要定义受主观因素影响的关系矩阵,可以充分利用测量数据,避免丢失重要的极端数据,使结论更符合实际。仿真实验表明:算法有效,非常简单。     

线结构光视觉传感器直接标定方法

分析了传感器测量模型,推导了摄像机畸变模型下的像坐标与像素坐标变换关系,在此基础上,提出了一种基于二元五次多项式拟合的线结构光视觉传感器物像标定模型。在数控平台上,利用锯齿形标定块获取一组标定点,应用最小二乘方法实现参数标定。标定与测量实验表明：本方法实现简单,精度较高,满足测量要求。     

Collaborative signal processing for target tracking in distributed wireless sensor networks

Target tracking, especially visual target tracking, in complex situations is challenging, which is always performed in single-view system. Because of the conflict between resolution and tracking range, however, single-view tracking is not robust and accurate. This paper presents a distributed multi-view tracking system using collaborative signal processing (CSP) in distributed wireless sensor networks (DWSNs). In the proposed tracking system, target detection and classification algorithms are based on single-node processing and target tracking is performed in sink node, whereas target localization algorithm is carried out by CSP between multisensor. For conquering the disadvantages of client/server based centralized data fusion, a progressive distributed data fusion are proposed. Finally, an indoor target tracking experiment is illustrated, and then tracking performance, execution time and energy consumption of progressive distributed data fusion are compared with client/server based centralized data fusion. Experimental results demonstrate that the CSP based distributed multi-view tracking system in DWSNs can accomplish multi-target extraction, classification, localization, tracking and association quickly and accurately with little congestion, energy consumption and execution time.     

基于多速率传感器数据融合技术的最小二乘估计

将多速率传感器数据融合技术与传统最小二乘估计方法相结合,可以得到一种基于多速率传感器数据融合技术的最小二乘估计新方法。它通过有效地融合各个传感器的观测数据,最终获得了基于全局测量信息的在极小化估计误差方差的迹的准则下最优的无偏参数估计结果。针对具体应用实例,计算机仿真不仅说明了这种方法的实用性,而且进一步验证了其有效性。     

无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法

为了提高无线传感器网络疑误数据检测能力,提出基于轮换调度的无线传感器网络疑误数据节点自动诊断方法.通过采用分块区域特征匹配的方法,得到无线传感器网络疑误数据传输的梯度模型,采用资源优化分配方案,进行数据传输信道的均衡调度,得到节点部署分布模型.通过传感信息跟踪采样方法,得到采样信息分布,建立无线传感器网络疑误数据信息特...     

水下灵巧手指端力传感器及静态标定方法

指端力传感器是水下灵巧手实现复杂作业的关键,开展了基于圆筒结构的指端力传感器研究。由于指端力传感器的结构特点,采用通常六维力静态标定方法较困难,且精度无法保证。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的静态标定方法,对标定装置、标定过程设计进行了研究。以研制的指端力传感器为对象进行了静态标定试验。结果表明:使用基于RBF神经网络的静态标定方法有效地保证了传感器测试精度,可满足目前水下灵巧手研究要求。结果证明了该方法的可行性和有效性。     

应用压缩感知的无线传感器网络数据处理综述

研究了压缩感知在无线传感器网络数据处理方面的应用。介绍了压缩感知技术和无线传感器网络的发展及研究现状,并从数据融合、信号采集、信号路由传输以及信号重构4个方面,对近年来基于压缩感知的无线传感器网络数据处理研究进行了详尽的分析,提出数据安全的重要性。总结并展望了压缩感知技术未来的研究方向。     

单传感器的数据融合及有效性分析

指出了一种单传感器数据融合方法所存在的缺陷,在修正了这个缺陷的基础之上,进一步从理论上证明了在单传感器系统中,当样本观测值一定时,分组数据融合的估计效果优于传统的单组算术平均的估计效果。实例的数据分析也验证了上述结论的正确性。     

视觉传感器应用中三维扫描点云数据处理的研究

分析了便携式激光视觉扫描系统获取的点云数据存在的问题,针对具体问题分析了数据处理中的关键步骤和算法,使用手动剔除和系统判断相结合的方法,有效地剔除扫描数据中的噪声数据。同时,采用数据缩减算法实现对扫描点云的采样,在保证扫描曲面特征不失真的情况下,尽可能地缩减不必要的数据。数据经过处理后,不仅可以提高模型重构的精准度,更可以降低模型重构的复杂程度。