非平稳随机序列的自适应加权融合算法

针对非平稳的多传感器测量信号的融合问题,提出了一种非平稳随机序列的自适应加权融合算法,它能够实时估计并自适应地在线调整各传感器的最优加权因子。仿真研究表明:该算法能够有效地减小融合估计值的方差,提高测量精度。     

移动机器人多传感器信息融合测距系统设计

介绍了用于移动机器人运动导航的多传感器测距系统的硬件组成和数据融合方法.测距系统由超声波测距模块、红外测距模块和数据融合模块组成,超声波测距模块和红外测距模块分别检测机器人周围环境中障碍物的距离,数据融合模块则通过SMBus总线收集两个模块采集到的距离数据,并采用自适应加权数据融合算法对这些数据进行处理,以获得可信的距离信息.实验表明,所设计的测距系统可靠性高、配置灵活,能够满足机器人自主导航中的避障要求.     

基于参数估计的多传感器数据融合算法研究

为提高多传感器数据融合精度,结合传感器网络的特点及应用实例,研究分批估计、自适应加权和方差估计算法在数据融合中的有效性、准确度和实时性,提出按测量方差的自适应加权数据融合算法,利用600个传感器所提供的实例数据,对几种算法进行仿真,并比较了几种算法的有效性及其融合精度的差异,其结果表明采用自适应加权算法可以有效提高融合精度,对考虑了环境噪声的多传感器数据采集系统较为适合.     

基于多传感器信息融合技术在灭火机器人系统的设计

提出一种通过多传感器信息融合技术来提高灭火机器人的火焰、距离检测的准确性,设计了由超声波、红外测距模块和数据融合模块组成的测距避障子系统;由红外火焰检测模块、数据融合模块组成的火焰检测子系统,在此基础上,采用自适应加权数据融合算法分别对多传感器检测的距离和火焰信息进行融合,以提高对火源目标判断的准确度;实验结果表明,设计的智能灭火机器人传感器软硬件系统测量相对误差小,能很好的反映火灾现场信息,满足火情探测和灭火需要,具有很强的使用价值。     

基于异常数据预处理和自适应估计的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）存在节点能量受限、测量精度低、生存期短等问题,提出一种基于异常数据预处理和自适应估计加权融合算法（abnormal data-preprocessing adaptive estimation weighting fusion,ADAEWF）。为了提高算法可靠性,提出了基于异常数据检测、简单多数原则和节点综合支持度函数的数据预处理机制;为了减小测量误差对融合精度的影响,基于分批估计和自适应理论对节点测量值进行自适应估计加权数据融合;然后,建立了WSN仿真模型,并分别获得了ADAEWF、自适应预测加权数据融合算法（adaptive forecast weighting data fusion,AFWDF）和算术平均值法下融合结果的均方误差和网络有效生存期。仿真结果显示：ADAEWF算法融合精度和网络有效生存期均优于AFWDF和算术平均值法,表明ADAEWF算法在提高融合数据有效性、网络有效生存期和融合精度方面具有优越性。     

传感器定位测距过程的改进方法研究与仿真北大核心CSCD

针对在实现传感器定位测距的过程中,由于节点的特征参数与自身损耗功率存在一定的局限性,导致定位不准确的问题。提出采用加权数据融合的传感器定位测距算法,将节点定位模型划分成两部分,路径损耗模型将接近发送端某距离处的平均接收功率当做参考,对另一距离上的平均接收功率进行计算,模型的另一部分指出距离不变时,传感器节点接收的信号能量满足对数正态随机变化。充分利用多测距源提供的冗余信息,通过自适应加权数据融合测距算法,依据先验知识或仿真数据得到所有单一测距算法在不同情况下的加权系数,完成对单一算法测距结果的加权融合。仿真结果表明,改进算法的定位测距准确度高、速度快。     

基于参数估计的数据融合算法研究

研究了有关分批估计、自适应加权和方差估计算法在多传感器数据融合中的有效性、准确度和实时性。通过实例在对几种算法进行仿真比较的基础上,说明了上述几种算法的有效性及其融合精度的差异,其结果表明:按测量方差值并采用自适应加权算法的融合效果最佳,有效地提高了融合精度,对考虑了环境噪声的多传感器数据采集系统较为适合。     

基于多传感器信息融合的恒温箱测控系统设计

在太阳能电池板生产过程中,有效地控制扩散气体的恒温是至关重要的.介绍了开发的基于LabVIEW软件平台的恒温箱测控系统,包括其硬件组成和软件实现.为了提高单传感器的测量精度,为数据处理打下基础,首先对每一只传感器进行时间上的分批估计,降低误差的影响,得到各个传感器的局部决策值;再在最优融合原则下,运行加权自适应算法对各个局部决策值进行融合.数据分析结果表明:处理后的数据更接近测量真实值.     

基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法

针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得到各传感器数据的权数,从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性。     

多传感器数据采集系统中的数据融合研究

针对多传感器数据采集系统的准确性与可靠性的要求,提出了单传感器分批估计融合与模糊理论中的相关性函数与加权自适应算法相结合的数据融合方法。首先,对每一只传感器进行分批估计融合,得到了较为可靠的局部决策值。然后,利用模糊理论中的相关性函数,计算出每只传感器与其它传感器的相关程度,并剔除掉那些相关程度较低的传感器的局部决策值。最后,在权的最优分配原则下,利用加权自适应算法对剩下的局部决策值进行数据融合。该方法能在数据先验知识未知的情况下,客观地反映各个传感器的可靠程度。数据分析结果表明:与同类融合方法相比,该方法具有更高的精度。     

激光位移传感器在纸坯厚度在线检测中的应用

介绍了基于激光位移传感器与电涡流位移传感器的位移差动法在线检测纸坯厚度的原理及测量系统的软硬件设计。该测量原理完全消除了造纸机卷纸滚筒的径向跳动对测量结果的影响。通过对各个传感器标定,并采用最小二乘法线性拟合标定数据,进一步提高系统的测量精度。     

磁传感系统在室外移动机器人导航中的研究

详细介绍了室外移动机器人磁导航系统中磁钉材料、形状及尺寸的选择原则．在分析各种磁传感器特性的基础上，选择HMC1022型磁阻传感器作为磁信号的检测元件．利用13个磁阻传感器，形成了用于检测磁钉磁场的磁尺．磁尺安装在车辆前保险杠上相对地面比较高的位置，解决了应用霍尔传感器等进行磁导航时安装高度比较低的问题．提出了一种改进的序列算法，根据相邻传感器的比值，通过设定阈值来细分区间，从而获得了更精确的磁定位结果．实验结果验证了改进序列算法的精确测量特性．     

基于多项式统计的舰船传感器偏差估计算法

现代舰艇配置多部用于探测作战任务目标的传感器,因此必须估计距离、方位和俯仰的探测参数偏差。大部分已有算法需要从传感器获取额外信息,比如滤波增益和关联协方差矩阵。本文提出7阶多项式拟合和假设检验的新算法,使用K-S检验、卡方检验和t检验方法统计分析估计传感器系统偏差。通过比较不同传感器的航迹数据,该算法可获得多种传感器的探测精度和偏差,并提供传感器间偏差异常定位。最后,通过仿真数据和无人机测量数据验证本文所提算法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的桥梁应变丢失数据重构

针对桥梁工程结构健康监测系统中,测量信号的物理量类型不同,提出了一种新型的信号关联度计算方法,用来分析与传感器丢失数据相关联的信号,由最小二乘支持向量机分别对丢失信号数据实现同类型变量和不同类变量重构,以恢复丢失数据。桥梁监测数据的试验仿真分析表明,所提出的关联度计算法和重构方法是正确、有效的,且在实际监测系统中具有很强的参考和应用价值。     

不完全量测下估计误差协方差与传感器精度上–下确界的关系

在不完全量测下估计系统状态时,状态的稳态误差协方差与各个传感器精度指标有关.今提出一种新算法.可以根据估计误差协方差确定出传感器精度的上-下确界.算法根据稳态卡尔曼滤波的估计误差协方差表达式,推出传感器探测概率以及量测噪声方差指标的容差,并结合线性矩阵不等式求出传感器量测噪声方差的上-下界.根据这些结果,可以对给定的估计误差协方差,采用传感器精度指标的下界,从而在满足其他工程要求的前提下,放宽采样频率,降低传感器成本.     

基于SOPC技术的传感器非线性软件校正的实现

传感器非线性校正是测量系统设计的重要内容。以温度传感器AD590为研究目标,采用神经网络软件校正算法,重点研究基于SOPC技术的算法实现问题,并对影响算法性能的多个参数进行测试,测试结果证实了算法实现的可行性。     

基于红外地平仪的航天器姿态确定技术

卫星的发展趋向于微小型化,研究小型化、廉价、可靠和中等精度的自主导航系统是非常有必要的.本文提出应用红外地平仪的对地定向航天器姿态确定算法.根据卫星姿态动力学模型建立了基于欧拉角的姿态确定滤波模型.利用地平仪测得的姿态信息,通过卡尔曼滤波器可以确定航天器姿态.进一步提出了姿态确定滤波算法.通过仿真实验,分析比较了模型噪声和测量噪声对定姿精度的影响.仿真算例结果表明,红外地平仪定姿方案可以满足中等姿态精度要求,在对地定向航天器自主导航中具有良好的应用前景.     

基于自跟随的霍尔位移测量范围扩展的研究

用霍尔元件测量位移具有无接触，高精度等特点，但其缺点是测量范围小，限制了在实际环境中的运用，介绍了一种运用于霍尔元件的自跟随测量系统的工作原理，使霍尔传感器跟随着测对象进行测量，从而使得传感器范围大大增加，该自跟随测量系统的核心是一个音圈电机，传感器与音圈机电的可动分连成一体，检测到的位移信号经处理转化为电信号驱动音圈电机，使传感器得到相应的位移，达到跟随机测量的目的。     

便携无损式超声波流量测试系统设计与验证

针对传统液体流量计传感器会对管路造成损坏或阻碍液体流动、操作安装较为复杂的问题,设计了一种基于时差法的便携无损式超声波流量测试系统,采用外夹式超声波探头形式,无需破坏管路系统即可实现液体流量的精确测量;该系统采用粗时间与细时间测量相结合的测量算法设计了一种基于延迟线内插法的FPGA高速率、高精度时间测量算法电路,最高可实现1050 Hz的测量速率;设计了信号调理校准电路,具备较强的正负增益可调性以及高信噪比输出能力,增益可调范围达到-23.5～+116.5 dB;还设计了多种传感器专用安装导轨以确保其安装精度;最后,在计量实验室进行了验证测试,结果表明所设计的测试系统符合JJG1030-2007规范准确度0.5级的技术要求,准确度低于±0.5％,重复性低于0.1％.     

应用于多旋翼MAVs的姿态测量系统

应用一个三轴加速度计、三个单轴角速率陀螺和一个三轴磁强计等微机械惯性传感器,设计廉价轻量姿态测量系统,研究了姿态角推算算法。在以往的姿态测量系统中,陀螺偏差和动加速度的影响限制其应用。将角速度陀螺的误差作为状态量导入到系统,动加速度作为噪音项导入到观测方程中,然后利用扩展卡尔曼滤波器来构成姿态估计算法来降低误差。实际飞行中对比商用高精度传感器和多次室外飞行测试表明,设计的系统能够应于旋翼MAVs。