共查询到17条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
提出了一种基于多方法的多传感器数据融合算法,分批估计融合求得单传感器最优估计值,然后依据权值最优分配原则进行分组自适应加权融合处理.通过对多热电偶测温的实测数据分析表明,与算术平均值法、单传感器分批估计和自适应加权相结合的算法以及单传感器分批估计和多传感器分批估计相结合的算法相比,绝对误差分别降低3.52℃,1.28℃和1.227℃,相对误差分别降低0.294%,0.107%和0.102%. 相似文献
2.
为实现对被测物体在匀速、匀加速以及变加速运动状态下的动态位置进行精确测量,提出一种基于自适应渐消卡尔曼滤波的多传感器加权融合算法,将各子传感器测量数据进行自适应渐消卡尔曼滤波,并由获得的均方误差阵实时为位置测量的估计值自适应分配权重,最终进行加权融合。通过算法的实例应用验证,与传统的MSIF-SKF算法相比,该算法具有更高的动态位置检测精度。 相似文献
3.
为了对随机扰动环境中得到的管道壁厚测量数据进行稳健融合估计,提出了一种多传感器测量数据的切尾加权融合算法.利用数据探测技术中的切尾均值概念构造最优加权因子,从而求得多传感器测量数据的稳健融合估计值.融合实例表明,该算法能有效地提高系统测量的稳健性,且具有精度高、运算简单的特点. 相似文献
4.
针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹。仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标。与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20%以上。 相似文献
5.
基于多传感器的温湿度检测系统 总被引:4,自引:0,他引:4
为了准确可靠的监测温湿度的变化情况,弥补单一传感器的不足,使用多传感器的方法,运用自适应加权融合算法对结果进行数据融合,提高了系统的精度和可靠性,扩展了时间和空间的监测范围。 相似文献
6.
针对移动机器人的测距系统采用红外线与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题。应用自适应加权数据融合算法对实时测量数据进行在线融合估计,实现两种传感器在功能上的互补。实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计。 相似文献
7.
基于动态测量不确定度理论的最佳线性数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于动态测量不确定度理论的最佳线性数据融合算法。本算法构建过程中充分考虑了多传感器系统的动态特性,可用于处理工作环境复杂、性能可能随时间发生变化的多传感器系统的测量数据问题。同时,本算法具有实时监控各传感器性能和实时检出并剔除失效传感器的能力;测量不确定度的引入,使实时评价融合结果的质量成为可能;通过采用分级融合算法,又使得由截断误差引起的测量不确定度明显减小。 相似文献
8.
为保证大面积金刚石镀膜衬底温度均匀,采用多只温度传感器多点测量衬底表面温度。为滤除测量噪声,采用最优加权融合方法对每一时刻多只传感器测量的温度进行数据融合,并分别采用最小二乘、Bayes估计、递推最小二乘法进行第二步数据融合,以进一步提高温度测量的精度。研究结果表明:最优加权与最小二乘结合算法、最优加权与Bayes估计结合算法的温度数据融合结果精度很高,在温度测量受各种扰动时均表现出良好的稳健性;最优加权与递推最小二乘结合算法温度测量数据融合的精度和稳健性相对较差。 相似文献
9.
在随机拔动环境中采用漏磁场法在线测量油管壁厚时,每个磁性传感器只能得到环境的部分信息。为了对各传感器的局部测量值进行稳健融合估计,提出了油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法。利用改进的数据探测技术中的分布图方法对各个传感器的一致性进行检验,并采用简单加权平均法求得一致性传感器测量数据的稳健融合估计值。融合实例表明,该算法能有效地提高系统测量的稳健性,且具有精度高、运算简单等特点。该算法适用于多传感器测量数据的实时高精度融合估计。 相似文献
10.
进行了多传感器测量值无效数据剔除,介绍了基于模糊贴近度理论和基于自适应加权平均理论在多传感器数据融合中的应用,并以4种无线压力传感器检测复进机初压值为算例。结果表明,采用模糊贴近度融合相对采用自适应加权平均融合获得的融合值更接近真实值。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
SONG Kaichen NIE Xili State Key Laboratory of Fluid Power Transmission Control Zhejiang University Hangzhou China 《机械工程学报(英文版)》2006,19(3):451-454
Weighted fusion algorithms, which can be applied in the area of multi-sensor data fusion, are advanced based on weighted least square method. A weighted fusion algorithm, in which the relationship between weight coefficients and measurement noise is established, is proposed by giving attention to the correlation of measurement noise. Then a simplified weighted fusion algorithm is deduced on the assumption that measurement noise is uncorrelated. In addition, an algorithm, which can adjust the weight coefficients in the simplified algorithm by making estimations of measurement noise from measurements, is presented. It is proved by emulation and experiment that the precision performance of the multi-sensor system based on these algorithms is better than that of the multi-sensor system based on other algorithms. 相似文献
16.
17.
针对具有很少甚至没有地标和缺乏良好照明条件的大型液化石油气球形储罐环境下,仅依靠里程计以及惯性测量单元的爬壁机器人定位精度较低,且存在较为明显的累积误差的问题,提出了一种新的解决方案,通过跟踪球形储罐表面焊缝相对于机器人的运动来改善机器人定位精度。首先,通过配备辅助光源,利用安装在机器人两侧的CCD相机进行图像采集,并实时对图像进行二值化处理,识别出焊缝特征区域并输出相应的检测信号,通过相邻时刻检测信号增量计算来估计机器人的相对位置;接着,提出了一种改进加权融合算法,用以实现各传感器之间的数据融合,该算法结合了自适应加权融合算法以及基于最小二乘原理的加权融合算法的优点,以对各加权因子重新分配权值的思想来对各个传感器数据进行最终融合,提高了测量精度以及动态适应性。最后,在实际环境以及虚拟环境下对该方法进行了实验评估,验证了该方法的有效性。实验结果表明,在没有良好照明条件及地标的球形储罐环境下,该方法可以保证爬壁机器人定位的准确性。 相似文献