传感器网络数据融合技术研究
无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究
无线传感器网络中的数据融合与聚类算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是近年来快速发展的一个重要领域，它由大量的分布式无线传感器节点组成，可以感知和采集环境中的各种数据，并通过无线通信进行数据传输和协作。
数据融合与聚类算法是WSN中的核心技术之一，它们能够对分散的传感器节点数据进行处理和分析，提取有用的信息，实现对环境的全面监测和分析。
本文将重点探讨WSN中的数据融合与聚类算法，以及相关的研究进展和应用。
一、数据融合算法在无线传感器网络中的应用数据融合是指将来自多个传感器节点的原始数据进行整合和合并，得到更准确、完整、一致的信息。
在无线传感器网络中，由于传感器节点之间的位置分布不均匀，节点之间的通信受到能量和传输带宽的限制，因此需要采用数据融合算法进行数据的处理和压缩，减少对网络资源的消耗。
1.1 分布式数据融合算法分布式数据融合算法是WSN中常用的一种数据融合方式。
通过将数据处理任务分布到不同的传感器节点上进行数据计算和融合，可以降低数据传输的开销，减少网络负载。
常见的分布式数据融合算法有DEEC（Distributed Energy-Efficient Clustering）和LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）等。
DEEC算法通过将传感器节点划分为多个簇（cluster），选择部分簇作为数据融合的中心节点，将其他节点的数据传输至中心节点进行融合处理。
这样可以减少数据传输的距离，降低能量消耗。
LEACH算法则是一种基于概率的聚类算法，在每个轮次中，节点按照概率选择是否成为簇的中心节点，中心节点负责数据的融合和传输。
1.2 基于压缩感知的数据融合算法压缩感知是一种利用数据冗余性实现数据压缩和降低传输开销的技术。
在无线传感器网络中，可以利用压缩感知的方式减少对环境数据的采集和传输。
常见的压缩感知算法有CS（Compressive Sensing）和COSS（Compressed Online Statistical Sensing）等。
异构传感器数据的融合与应用研究
异构传感器数据的融合与应用研究随着计算机科技的发展和应用场景的不断扩展，智能化已经成为了当前社会发展的关键词之一。
而作为智能化的基础之一——传感器技术也在不断的发展和完善，其中以异构传感器技术的应用最为广泛。
异构传感器指的是由不同类型的传感器组成的传感器网络，可以很好的解决单一传感器无法满足复杂环境监测和数据采集需求的问题。
但由于不同类型的传感器对环境的敏感度和采集数据的方式等存在差异，因此如何实现异构传感器数据的融合成为了当前研究的热点之一。
本篇文章将基于此，探讨异构传感器数据融合的相关研究和应用。
一、异构传感器数据的融合技术1.数据预处理传感器存在着高斯白噪声和随机误差等干扰，因此需要进行数据预处理。
对于不同类型传感器的数据，需要针对其特征进行差异化处理。
例如，对于温度传感器和湿度传感器，可以选取平滑算法进行数据平滑，而对于CO2传感器，则可通过去均值算法进行数据校正。
2.传感器信息融合传感器信息融合包括时间融合和空间融合。
时间融合是指对于同一地点的不同类型的传感器数据，在时间维度上对数据进行融合；而空间融合则是指在空间维度上进行数据的融合。
空间融合可以采用叠加加权平均的方式，将不同类型传感器的数据进行加权平均，进而得到整体数据。
3.数据矫正对于依据环境采集数据的传感器，其所采集的信息受到环境条件的影响而发生变化，因此需要数据矫正。
数据矫正的方法包括参数校正，比例校正等。
例如，对于CO2传感器，则可以通过温度校正和湿度校正等方法来避免环境因素影响带来的失准数据。
二、异构传感器数据融合的应用研究1.环境监测异构传感器数据融合技术可以在环境监测领域发挥重要作用。
例如，在气象监测中，可以使用温度、湿度、风速和气压等不同类型的传感器，通过对数据的融合来获取气象数据。
此外，在水质监测中，可以使用多种水质传感器和流量传感器等，通过对数据的融合来监测水质变化。
2.健康监测异构传感器数据融合对于健康监测的应用也具有很大价值。
多传感器数据融合问题的研究共3篇
多传感器数据融合问题的研究共3篇多传感器数据融合问题的研究1多传感器数据融合的问题越来越受到人们的关注。
随着技术的发展，我们现在有了越来越多的传感器能够收集到大量的数据。
然而，这些数据往往是分散的，没有一个统一的模型可以很好地表达它们。
因此，多传感器数据融合的问题就变得非常重要了。
多传感器数据融合的目的是将来自不同传感器的数据进行整合，从而提高数据的准确性和可靠性。
这种方法将信息从多个源头收集起来，从不同的角度对实际情况进行观察和分析，获得更全面和准确的信息。
这对于科学研究、工程应用和经济决策都非常重要。
多传感器数据融合面临的问题是如何融合大量的数据，使得数据能够被更好地表示、处理和理解。
传感器数据可以是多维度、多层次、时变的，因此在融合时需要考虑多个因素，包括传感器的相对位置、精度、噪声、数据质量等等。
如何将这些因素考虑在内，设计出有效的数据融合算法，是多传感器数据融合研究的关键问题之一。
目前，多传感器数据融合研究已经涉及到了很多领域，比如气象预报、军事指挥、工业制造等等。
在气象预报中，多传感器数据融合可以通过整合不同的气象数据源，提高天气预报的准确性。
在军事指挥中，多传感器数据融合可以通过整合多种来源的情报，为指挥决策提供更全面的信息支持。
在工业制造中，多传感器数据融合可以通过整合各种传感器的数据，实现对生产过程的监控与控制。
多传感器数据融合还可以应用于智能交通、环境监测、医学诊断等等领域。
例如，在智能交通领域中，多传感器数据融合可以通过整合来自不同传感器的交通信息，为交通管理和出行决策提供更准确的数据支持。
在环境监测领域中，多传感器数据融合可以通过整合来自多个传感器的环境数据，生成更全面、准确的环境信息。
总之，多传感器数据融合技术是当前研究热点之一，是实现各种智能化系统的基础性技术。
尽管多传感器数据融合技术还存在很多困难和挑战，但通过对现有技术的不断改进和创新，相信未来多传感器数据融合技术将会得到更广泛的应用和发展综上所述，多传感器数据融合技术作为一种有效的信息处理方式，已经广泛应用于气象预报、军事指挥、工业制造、智能交通、环境监测、医学诊断等领域，并在不断推动各行业的智能化发展。
多模态传感器数据融合算法及其应用研究
多模态传感器数据融合算法及其应用研究随着物联网技术的发展，越来越多的传感器被应用于各种领域，例如智能家居、环境监测、智能交通等。
这些传感器可以通过多个方式获取数据，比如声音、图像、温度、湿度、压力等指标。
由于不同传感器所获取的数据类型和精度各不相同，需要对这些数据进行有效的融合，以提高系统的可靠性、准确性和实用性。
多模态传感器数据融合算法是一种将不同传感器的数据进行整合的方法，可有效地提高识别精度和鉴别能力。
本文将从多模态传感器数据融合算法原理、应用场景以及未来发展趋势三个方面进行探讨。
一、多模态传感器数据融合算法原理传感器网络中存在多个传感器，每个传感器可以采集不同类型的数据。
多模态传感器数据融合算法就是将这些数据进行结合，为系统提供更加全面的视角和判断策略。
其具体原理如下：1. 数据预处理：融合前对数据进行标准化处理，降低不同传感器数据类型和精度的差异性。
2. 特征提取：从不同传感器的数据中提取有区别性的特征，用于后续的信息融合征信工作。
3. 特征融合：将不同传感器的提取特征进行融合，根据不同数据类型的权重赋值，形成整体感知结果。
4. 决策分析：最后对整合后的结果进行分析判断，得出符合实际情况的决策。
二、多模态传感器数据融合算法应用场景基于多种类型的传感器数据，多模态传感器数据融合算法在以下应用场景中具有广泛的应用前景：1. 智能交通：通过多模态传感器数据融合，可以解决车辆识别、路况监测、事故预警和智能停车等问题。
2. 智能家居：将多种传感器的数据融合，可以形成家居环境的智能控制网，实现家居自动化、安全监测、健康管理等多项功能。
3. 工业自动化：通过多个传感器数据的融合，可以实现自动化生产、设备故障检测和安全监测等功能。
4. 环境监测：多模态传感器数据融合可以配合测量仪器进行实时监测，以便及时掌握环境质量和事件预警。
三、多模态传感器数据融合算法未来发展趋势随着人工智能、机器学习技术的发展，多模态传感器数据融合算法具有以下发展趋势：1. 深度学习算法：目前大部分的多模态数据融合算法都是基于浅层模型，因此尝试采用深度学习方法可以更好的模拟人类感知和决策思想。
传感器网络中的数据融合技术
传感器网络中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，传感器网络已经成为了获取和处理信息的重要手段。
传感器网络由大量分布在不同位置的传感器节点组成，这些节点能够感知周围环境的各种物理现象，如温度、湿度、压力、光照等，并将这些数据传输到中央处理单元。
然而，由于传感器网络中节点数量众多，且每个节点所采集的数据可能存在冗余和误差，如何有效地处理和融合这些数据，成为了一个关键的问题。
这就引出了我们今天要探讨的主题——传感器网络中的数据融合技术。
传感器网络中的数据融合，简单来说，就是将来自多个传感器的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整和更有用的信息。
为什么我们需要进行数据融合呢？想象一下，如果每个传感器都独立地将其采集到的数据直接传输到处理中心，那么将会产生大量的冗余数据，这不仅会增加网络的通信负担，还可能导致处理中心的计算资源紧张。
而且，由于传感器本身可能存在误差或受到环境干扰，单独依靠某一个传感器的数据可能无法准确反映真实的情况。
通过数据融合，我们可以综合多个传感器的数据，相互补充和验证，从而提高数据的质量和可靠性。
数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上进行。
在数据采集层，传感器节点可以对其采集到的原始数据进行本地处理和融合，例如去除明显的噪声和异常值。
在数据传输层，中间节点可以对来自多个相邻节点的数据进行融合，减少需要传输的数据量。
在数据处理层，中央处理单元可以对接收的来自整个网络的数据进行综合分析和融合，提取出有价值的信息。
在数据融合的过程中，有多种方法可以使用。
一种常见的方法是基于统计的融合。
例如，我们可以计算多个传感器数据的平均值、中位数或方差等统计量，来代表融合后的结果。
这种方法简单直观，但对于数据分布的假设较为严格。
另一种方法是基于决策的融合，每个传感器根据其采集到的数据做出一个初步的决策，然后通过某种决策规则（如多数表决、加权表决等）将这些决策进行融合。
还有基于神经网络的融合方法，利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，对多传感器数据进行融合。
无线传感器网络中的数据融合技术
无线传感器网络中的数据融合技术在当今科技飞速发展的时代，无线传感器网络已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
从环境监测到工业控制，从医疗保健到智能家居，无线传感器网络凭借其能够实时感知和收集大量数据的能力，为我们的生活和工作带来了极大的便利。
然而，随着传感器节点数量的不断增加以及数据量的急剧增长，如何有效地处理和利用这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
数据融合技术的出现，为解决这一问题提供了有效的途径。
无线传感器网络通常由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，共同完成对目标区域的监测任务。
每个传感器节点都能够感知周围环境的各种物理现象，如温度、湿度、压力、光照等，并将感知到的数据发送给其他节点或汇聚节点。
由于传感器节点的资源有限，包括能量、计算能力和存储空间等，因此在数据传输过程中需要尽可能地减少数据量，以延长网络的生命周期。
数据融合技术正是通过对多个传感器节点采集到的数据进行综合处理和分析，去除冗余和错误的数据，提取有用的信息，从而达到减少数据量、提高数据准确性和可靠性的目的。
数据融合技术可以在传感器网络的不同层次上实现，包括节点级、簇级和网络级。
在节点级数据融合中，传感器节点在本地对采集到的数据进行预处理，如数据压缩、滤波等，然后再将处理后的数据发送出去。
这种方式可以减少节点的通信开销，但由于节点的计算能力有限，处理效果可能不太理想。
簇级数据融合则是将传感器节点划分为若干个簇，每个簇内选举一个簇头节点，簇内节点将采集到的数据发送给簇头节点，由簇头节点进行融合处理后再发送给汇聚节点。
网络级数据融合则是在整个网络范围内对数据进行融合处理，这种方式需要较高的计算能力和通信开销，但能够获得更好的融合效果。
在数据融合过程中，常用的融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。
加权平均法是一种简单有效的融合方法，它根据各个传感器节点的可靠性和重要性为其采集到的数据赋予不同的权重，然后进行加权平均得到融合结果。
无线传感器网络中的数据融合算法研究
无线传感器网络中的数据融合算法研究一、引言随着物联网的发展和智能化的推进，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）逐渐成为了一个重要的研究领域。
在无线传感器网络中，每一个节点都可以进行数据采集和传输，而数据融合算法则是将多个节点采集的数据进行整合，实现更加准确的分析和预测。
因此，数据融合算法在无线传感器网络中有着重要的应用价值和研究意义。
二、数据融合算法的基本概念数据融合算法是指将来自多个传感器节点的数据进行整合，提取有用信息并进行合理的处理，得出更加准确的结果的一种算法。
它是通过多个传感器节点之间的协同合作，对目标进行全面感知和理解，提高系统的可靠性和有效性。
常见的数据融合算法有以下几种：1.加权平均法：将不同传感器节点采集的数据简单地加权平均，得到综合结果；2.模糊逻辑法：将多个传感器节点采集到的数据通过模糊逻辑处理，得到模糊度较低的综合结果；3.神经网络法：将多个传感器节点采集的数据作为神经网络的输入，通过神经网络模型进行训练，得到更加准确的综合结果；4.小波变换法：通过小波分析对多个传感器节点采集到的数据进行处理，得到更加准确的综合结果。
三、数据融合算法在无线传感器网络中的应用1.环境监测无线传感器网络可以应用于环境监测领域，对大气、水质等多个方面进行同时监测。
传感器节点采集到的数据需要进行数据融合，得到更加准确的结果。
例如，监测空气质量时，可以将不同节点采集到的数据进行综合分析，以确定环境质量是否达到标准。
2.智能交通无线传感器网络可以应用于智能交通领域中，进行路况监测、车辆跟踪等。
多个传感器节点可以对车辆进行多角度的监测，采集到的数据需要通过数据融合算法进行整合。
例如，在智能交通信号管理系统中，可以对不同节点采集的车流量、车速等信息进行融合，最终得到更加准确的信号控制策略。
3.智能建筑无线传感器网络可以应用于智能建筑领域中，监测建筑物的温度、湿度、光照等多个参数。
《2024年多传感器数据融合问题的研究》范文
《多传感器数据融合问题的研究》篇一一、引言随着科技的进步，多传感器数据融合技术已成为众多领域中不可或缺的一部分。
该技术通过整合来自不同传感器或来源的数据信息，以提高数据的准确性和可靠性，为决策提供更为全面的支持。
本文旨在探讨多传感器数据融合问题的研究现状、方法及未来发展趋势。
二、多传感器数据融合概述多传感器数据融合是一种综合利用多个传感器所获取的数据信息的技术。
通过将不同类型、不同来源的数据进行融合，可以获得更为全面、准确的感知信息，从而提高系统的性能和可靠性。
多传感器数据融合在军事、航空航天、医疗、智能交通等领域有着广泛的应用。
三、多传感器数据融合的问题及挑战在多传感器数据融合过程中，面临的问题和挑战主要表现在以下几个方面：1. 数据冗余与冲突：多个传感器可能提供相似的数据信息，导致数据冗余；同时，由于传感器性能、观测角度等因素的差异，可能出现数据冲突。
2. 数据配准与融合算法：不同传感器获取的数据具有不同的坐标系和度量标准，需要进行数据配准；同时，选择合适的融合算法对提高数据融合效果至关重要。
3. 实时性与计算资源：多传感器数据融合需要实时处理大量数据，对计算资源的要求较高；如何在有限的计算资源下实现高效的数据融合是亟待解决的问题。
四、多传感器数据融合方法研究针对多传感器数据融合的问题和挑战，研究者们提出了多种方法：1. 数据预处理：通过滤波、去噪等手段，减少数据冗余和冲突，提高数据质量。
2. 数据配准与融合算法研究：包括基于统计的方法、基于人工智能的方法等。
其中，基于人工智能的方法如深度学习、机器学习等在多传感器数据融合中表现出良好的效果。
3. 分布式融合架构：通过将多个传感器组成分布式网络，实现数据的分布式处理和融合，提高系统的可靠性和实时性。
4. 优化算法：针对计算资源有限的问题，研究者们提出了各种优化算法，如压缩感知、稀疏表示等，以降低计算复杂度，提高数据处理速度。
五、多传感器数据融合的应用领域及发展趋势多传感器数据融合技术在众多领域得到了广泛应用，如军事侦察、智能交通、医疗诊断等。
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五、传感器网络数据融合需考虑的几 个问题
• ⑴融合系统输入输出信息。 • ⑵对各个传感器提供的数据, 进行何种预处理
, 所得到的结果能满足融合系统的要求并且信 息的损失最少。 • ⑶融合系统采用什么样的结构。 • ⑷采用何种融合算法, 能使融合系统达到性能 最优。 • ⑸如何实现融合系统。
方法 • 基于测量值模糊贴近度时空融合的多传感器融合方
法 • 多传感器模糊_概率交互作用的数据关联算法 • 多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应
用 • 多传感器目标检测的模糊信息融合技术研究
2020/11/25
算法7：神经网络算法
• 分类： ⑴BP人工神经网络 ⑵Kohonen神经网络 ⑶径向基神经网络 ⑷正交基神经网络 ⑸模糊神经网络
• 关于区间卡尔曼滤波的理论和应用的研究目前尚处 于起步阶段, 这方面还有很多的工作有待于完善, 例 如如何进一步提高运算速度、如何确定系统参数的 变化空间以及如何对直接的估计区间进行有效处理 等问题都需要进一步的研究.
2020/11/25
卡尔曼滤波算法相关研究
• 基于卡尔曼滤波的汽包水位多传感器信息融 合方法研究
• 数据融合是充分利用不同时间与空间的多传 感器信息资源, 在一定准则下进行分析、综合 和应用, 获得对被测对象的一致性解释与描述 , 进而实现相应的决策和估计, 使系统获得比 它的各组成部分更充分的信息。
2020/11/25
二、传感器网络数据融合系统处理模 型
源预处理
目标评估
态势评估
威胁评估
信
人
息
机
源
接
口
数据库管理系统
总过程评估
2020/11/25
三、传感器网络数据融合常用算法
• 1.经典算法 贝叶斯估计法、加权平均法、极大似然估计 法、D-S 证据理论法、卡尔曼滤波法等
• 2.现代算法 聚类分析、模糊逻辑、神经网络法等
2020/11/25
各种融合算法对比分析
算法类
统计 方法
经典融合 算法
2020/11/25
四、传感器数据融合技术研究的不足 （一）
• ⑴未形成系统的理论 现阶段的多传感器融合研究, 都是以实际的问 题为根据进行的, 根据问题的特性, 各自建立 融合准则, 形成最佳的融合方案。未能抛开实 际问题, 建立普遍的理论框架和融合结构模型 , 普遍适用的融合算法等。
2020/11/25
2020/11/25
BP神经网络算法
• 特点： (1) 神经网络法对消除传感器在工作过程中受多种因 素交叉干扰的影响十分有效。 (2) 采用附加动量法和自适应学习率的BP 神经网络 进行网络训练,可以避免网络陷入局部极小值,大大 减小网络的训练次数,使网络很快收敛。 (3) 用神经网络对传感器的数据进行融合处理,输出 稳定、编程简单,是一种有效的数据融合处理工具。
四、传感器数据融合技术研究的不足 （二）
• ⑵未能将多传感器融合系统有效的应用于实 际中。 多传感器信息融合的研究还主要集中于理论 研究上, 实际应用领域的研究相对来说比较缺 乏, 在实际中的应用还不广泛。
2020/11/25
四、传感器数据融合技术研究的不足 （三）
• ⑶未建立应用指导准则和应用效果评价标准 。 现阶段的多传感器信息融合系统的应用, 都是 以具体问题为依据的, 各个实际应用系统之间 基本没有联系, 也没有建立应用效果评价标准 , 系统的实现也非常困难。
• 模糊控制算法是从整体上提高多传感器的测量精度, 它没有对单一传感器测量值的噪声问题进行处理。 对于这个问题, 如果在模糊控制融合算法之前,采用 卡尔曼滤波的方法先对各传感器进行滤波, 再结合 模糊控制算法,最终的融合效果可能会更优。
2020/11/25
模糊逻辑算法的相关研究
• 基于模糊推理原理的多传感器数据融合方法 • 基于模糊数学与统计理论集成的多传感器数据融合
2020/11/25
神经网络算法相关研究
• BP人工神经网络在二传感器数据融合处理中的应用 • 基于D_S理论和神经网络的多传感器信息融合方法 • 基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法 • 基于径向基神经网络的压力传感器信息融合技术 • 基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术及应用 • 基于正交基神经网络算法的多传感器数据融合方法 • 基于阵列神经网络技术的多传感器信息融合
Thanks!
2020/11/25
2020/11/25
最小二乘算法相关研究
• 基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 • 基于相关性函数和最小二乘的多传感器数据
融合 • 最优加权与递推最小二乘相结合的多传感器
信息融合
2020/11/25
算法5：聚类算法
• 特点：聚类融合算法采用欧氏距离来定义距 离矩阵,通过最小距离聚类方法确定相互支持 的传感器组,可以较好地避免受主观因素作用 的关系矩阵,提高了数据融合结果的客观性. 该算法简洁,能避免有效数据的损失,数据融合 精度较高.
2020/11/25
应用研究
• ⑴不断扩大多传感器信息融合的应用领域, 将 多传感器信息融合运用到工农业中各个需要 运用多传感器的具体领域中。
• ⑵开发并行计算的软件和硬件, 以满足具有大 量数据且计算复杂的多传感器融合的要求。
• ⑶针对具体的应用情况, 正确地评价多传感器 信息融合的结果。
2020/11/25
算法2：Bayes估计算法
• 特点：当一个证据的概率是在大量的统计数 据的基础上得出的,当所处理的问题比较复杂 时,需要非常大的统计工作量,这使得定义先验 概率函数非常困难;而且,Bayes推理要求各证 据间是不相容或相互独立的,从而当存在多个 可能假设和多条件相关事件时,计算复杂性迅 速增加。
2020/11/25
2020/11/25
聚类算法的相关研究
• 基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法 • 基于聚类的无线传感器网络类融合方法
2020/11/25
算法6：模糊逻辑算法
• 特点：进行卡尔曼滤波计算时,需要已知初始状态矩 阵和观测矩阵等条件,而且对噪声也作了很大的限制 ,在实际应用系统中实现难度很大。而模糊控制融合 算法是一种实效、简单且具有广泛应用性的数据融 合算法,能以较小的代价较大地提高机载设备的性能 。
传感器网络数据融合技 术研究
2020/11/25
内容安排
• 一、传感器数据融合概念 • 二、传感器网络数据融合系统处理模型 • 三、数据融合各种算法分析 • 四、传感器数据融合技术研究的不足 • 五、传感器网络数据融合需考虑的几个问题 • 六、未来的研究方向
2020/11/25
一、传感器网络数据融合概念
2020/11/25
六、未来的研究方向
• 传感器网络数据融合的研究主要还是集中于 如下两个方面： ⑴理论研究 ⑵应用研究
2020/11/25
理论研究
• ⑴建立系统的理论体系, 包括建立融合结构模 型标准、系统结构标准和融合算法标准。
• ⑵改进融合算法以进一步提高融合系统的性 能。
• ⑶如何利用有关的先验数据提高数据融合的 性能。
Bayes估计算法相关研究
• 基于Bayes估计的机器人触觉传感器信号数 据融合
• 采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标 识别
2020/11/25
算法3：卡尔曼滤波算法
• 分类： ⑴标准卡尔曼滤波算法 ⑵区间卡尔曼滤波算法 ⑶两阶段卡尔曼滤波算法
2020/11/25
区间卡尔曼滤波算法
• 特点：与基于标准卡尔曼滤波算法的多传感器信息 融合算法不同的是, 该算法通过融合得到的不再是 对目标运动状态的点估计, 而是区间估计. 这种处理 方法的优点是得到的估计值可靠性更高, 尤其适用 于那些对目标状态估计要求不是很精确的情况下, 例如只是要求知道目标运动状态变化的范围等. 有 效解决了系统参数不确定情况下目标状态估计问题.
• 基于卡尔曼的无线传感器网络时空融合研究 • 基于多卡尔曼滤波器的自适应传感器融合 • 基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟
踪
2020/11/25
算法4：最小二乘算法
• 特点：利用最优加权与递推最小二乘法相结 合的多传感器信息融合方法对参数进行检测 时,能够定量识别各种信息的质量,确定对各量 测信息的利用程度,充分利用量测数据,将噪声 最大程度的抑制。在估计的无偏性和均方误 差最小的前提下,该方法表现出较好的稳健性 和鲁棒性
估计 方法
信息论 方法
现代融合 算法
人工智 能法
2020/11/25
主要算法 贝叶斯 估计法 D-S证据 理论法 极大似 然估计
卡尔曼滤波 最小二乘法
聚类分析法
模糊逻辑
神经网络
优点
缺点
具有公理基础，直观、 需要比较多的先验知 易于理解、计算量小 识，适用条件比较苛刻
信息损失少，适用 于原始数据的融合
2020/11/25
D-S证据理论相关研究
• 1）D-S证据理论和神经网络相结合的多传感 器信息融合
• 2）基于D-S证据理论的移动机器人多超声波 传感器信息融合方法
• 3）D-S证据理论和模糊数学相结合的多传感 器信息融合
• 4）基于D-S证据推理的多传感器信息融合技 术在战场目标识别中的应用
2020/11/25
需要获得对象比较精确 的数学模型，对于复
杂、难于建立模型的场
合无法适用
对对象的先验知识要 求不高或无要求，有 较强的自适应能力， 容易在融合系统中实 现主、客观间的信息
融合
运算量比较大，规则 建立难或学习时间 长，不容易实现
算法1：D-S证据理论
• 特点：D-S 证据理论具有比较强的理论基础 ，它既能处理命题的不确定性问题，也能将 “不知道”和“不确定”区分开，D-S 组合 规则的优点在于证据间的冲突较小时，证据 置信度向不确定性较小的命题集中。但是， 在证据严重冲突的情况下，直接运用基本DS 证据理论进行融合，组合结果往往与实际 情况不相符。