多传感器数据采集系统中的数据融合研究.pdf

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1、52传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2014年第33卷第3期多传感器数据采集系统中的数据融合研究张军，杨子晨(中国舰船研究设计中心。湖北武汉430064)摘要：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

2、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。关键词：多传感器；分批估计；相关性函数；数据融合；局部决策；最优分配原则中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)03-0052-03Studyondatafusionofmulti·sensordataacquisitionsystemZHANGJun，YANGZi—chen(ChinaShipResearchandDesignCenter，Wuhan430064，China)Abstract：

3、Aimingatrequirementsofaccuracyandreliabilityofmulti—sensordataacquisitionsystem，thedatafusionmethodthatcombinesbatchestimationfusionofsinglesensorwiththecorrelationfunctionoffuzzytheoryandtheadaptiveweightedfusionalgorithmisproFFirstly，batchestimationfusionisappliedtoeverysinglesenortoobtainmor

4、ereliablevalueoflocaldecision—making．Secondly，correlationfunctionoffuzzytheoryisappliedtocalculatethedegreeofcorelationofeachsensorwithothers，thenweedoutthelocaldecision—makingvalueoflowdegreeofcorelation．Atlast，theadaptiveweightedfusionalgorithmisappliedtotheremainingvalueoflocaldecision—makin

5、gaccordingtotheprincipleofoptimalweightdistributionfordatafusion．Thismethodobjectivelyreflectsthereliabilityofeverysensorwithoutanyprioriknowledge．Dataanalysisresultshowsthatthismethodhashigherprecision，comparedwithfusionmethodofsimilar．Keywords：multi—sensor；batchestimation；correlationfunction；

6、datafusion；localdecision—making；optimaldistilbutionprinciple0引言传感器权值的分配是传感器数据融合过程中非常重要近年来，多传感器数据采集系统在现代舰船上的应用的一个环节，它关系到数据采集系统的测量精度和可靠性。越来越普遍。因而，对多传感器数据融合的研究就显得尤在权的最优分配原则下，采用加权平均法进行数据融合，对为重要。多传感器数据融合可以更精确地估计出被测参数系统测量精度和可靠性的改善非常明显。的值⋯。1单传感器分批估计数据融合提高数据采集系统的测量精度的惯用做法是对传感器单传感器测量的数据作为数据采集系统最原始的数获取的数

7、据进行处理。传统的方法是采用多只传感器的算据，它的测量精度对整个测量系统具有非常重要的意义。术平均，虽有一定的抗干扰能力，但这不是测量数据的最好单传感器分批估计数据融合是处理单传感器的测量数据较方法。文献[3]和文献[4]以置信距离测度作为数据融为有效的一种方法。合的融合度，通过设定阂值获得关系矩阵以对传感器的有所谓分批估计数据融合就是指将同一传感器的测量数效性进行判断，在获得最佳融合传感器集合后，对融合传感据分成2组(可以按前后分组，也可以按奇偶分组)，