无线传感器网络分布式数据高速采集系统设计

为提高无线传感器网络分布式数据采集能力,设计了基于集成DSP的无线传感器网络分布式数据高速采集系统.系统由传感信息融合模块、时钟控制模块、电源模块、DSP集成控制模块和人机交互模块等组成.构建无线传感器网络分布式数据高速采集的信息处理模型,通过VIX总线处理技术对采集到的数据进行交互控制,在ARM嵌入式微处理器和集成D...     

无线传感器网络的数据融合技术及其应用

数据融合是无线传感器网络的一项重要的技术。该技术通过一定的算法将传感器节点采集到的大量原始数据进行各种网内处理,去除其中的冗余信息,只将少量的有意义的处理结果传输给汇聚节点。数据融合能够有效地减少网络中的数据传输量,从而节省传感器节点的能量,延长网络的生命期。本文介绍了几种常见的无线传感器数据融合技术并就其特点和应用作了相应的分析。     

传感器网络中基于LEACH的多级数据融合技术

无线传感器网络是当今信息领域研究的热点,数据融合和路由是无线传感器网络的重要技术。本文根据分层结构的传感器网络,提出一种基于LEACH路由协议的多级数据融合技术,该技术能保证网络数据传输的有效性,节省了传感器节点的能量,延长了网络的生命周期,并通过理论分析和仿真结果加以了验证。     

无线传感器网络的SPIN协议研究

无线传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域，是传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术相结合的产物，具有广阔的理论研究和应用前景。本文对一种无线传感器网络路由协议SPIN-PP作了分析，并针对无线传感器网络的特点对其进行了一些改进工作，经NS2上的仿真结果表明这是一种有效的改进方案。     

基于声发射及时延估计的风源系统泄漏定位

动车风源系统专门用于为动车整车制动系统供风,而漏风问题会影响供风效率乃至整个制动系统。旨在利用声发射传感器技术,针对风源系统中最常见的漏风问题进行检测,并利用时延估计技术进行泄漏点定位,从而及时发现泄漏点并采取措施解决问题,以降低风源系统发生故障的风险,减少故障带来的损失。采用小波包分析对传感器采集的数据进行分解重构,以减小外界环境噪音对结果的干扰,最后利用互相关分析及定位公式对漏风点进行定位。仿真实验结果表明,该方法具有较强的抗干扰能力与较高的精度,精度可达到95%左右,因此能较好地解决风源系统漏风定位问题。     

基于GSM网络和数据融合技术的远程火灾报警系统设计

利用DS18B20数字温度传感器、MQ-2烟雾传感器探测环境参数,采用数据融合技术对多个传感器采集到的数据进行处理和识别,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。设计一种基于 GSM/GPRS网络的远程火灾报警器的系统构成、工作原理,并给出了系统的软、硬件设计和功能实现。实验结果表明：以 GSM模块为基础的远程火灾报警器,可以缩短火灾报警时间,有效发挥消防设施作用,迅速扑灭火灾,为火灾远程报警提供了一种实用的联网技术方案。     

RFID与无线传感器网络的融合技术研究

探讨了RFID和无线传感器网络走向融合的必然性,在此基础上提出了三种RFID和无线传感器网络相互融合的技术方案,并分析了各种方案的优劣。     

基于DSP28335的无损检测仪系统设计

提出了一种基于TMS320F28335芯片的数据采集系统方案,主要用于金属表面淬火深度的无损检测。系统方案包括硬件系统和软件流程的设计。通过涡流传感器检测外部数据,采用28335芯片自带的AD转换器将传感器的模拟信号采集至芯片内存,经过数据运算与拟合后送至液晶屏显示。系统采集速度为80ns,精度可达12位,可很好地满足实际检测的需要。     

鲁棒融合Kalman滤波在异步电机转速控制中的应用

协方差交叉融合算法是新兴的一种分布式融合算法,该算法避免了局部互协方差或相关阵的计算,算法简单,故得到了广泛的应用.以异步电机转速控制为应用背景,进行协方差交叉融合Kalman滤波算法的应用研究.相比已有的单传感器状态估计,所提出的协方差交叉融合状态估计算法估计精度更高.仿真实例分析说明了所提出的算法的有效性.     

基于逆协方差交叉融合的多传感器非线性滤波器

为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统的融合估计问题,针对非线性系统提出了基于序贯逆协方差交叉和并行逆协方差交叉的两种容积卡尔曼融合估计算法.各个子系统通过容积卡尔曼滤波器得到滤波估计,分别利用序贯逆协方差交叉融合算法和并行逆协方差交叉融合算法对各子系统局部估计进行融合.两种算法可有效地避免求解高维的权系数凸优化问题,降低了计算负担.当传感器数目很多时,并行逆协方差交叉融合算法因其多层并行结构可以显著节约融合时间.最后仿真结果证明了算法的有效性.     

Experimental study of structural damage identification based on WPT and coupling NN

Too many sensors and data information in structural health monitoring system raise the problem of how to realize multi-sensor information fusion. An experiment on a three-story frame structure was conducted to obtain vibration test data in 36 damage cases. A coupling neural network (NN) based on multi-sensor information fusion is proposed to achieve identification of damage occurrence, damage localization and damage quantification, respectively. First, wavelet packet transform (WPT) is used to extract features of vibration test data from structure with different damage extent. Then, data fusion is conducted by assembling feature vectors of different type sensors. Finally, three sets of coupling NN are constructed to implement decision fusion and damage identification. The results of experimental study proved the validity and feasibility of the proposed methodology.     

压阻式压力传感器样本集自校正及其计算方法

Aiming at piezoresistive pressure sensors,this paper studies simulation of standard pressure by using benchmark current source and self-calibration of the sampling data characteristics.A data fusion algorithm for sample set is presented which transforms a surface problem into a curve fitting and interpolation problem.The simulation result shows that benchmark current source simulating pressure is successful and data fusion algorithm is effective.The maximum measurement error is only 0.098 kPa and maximum relative error is 0.92% at 0-45 kPa and -10-45℃.     

基于典型光纤振动传感器的研究

通过对典型光纤振动传感器的研究,给出了这几种振动传感器的传感头结构,分析了它们的工作原理,导出了传感头等效力学模型的动力学特性,还给出了常用的适合于光纤振动传感器的几种信号解调方法,为基于光纤振动传感器的研究与设计提供了依据．     

图像融合质量主客观评价相关性分析

建立图像融合质量评价标准对于在不同的应用场景中选择适当的融合算法,以及对现有融合算法的改进和研究新的融合算法都是至关重要的。本文在分析目前广泛使用的图像融合质量主客观评价方法的基础上,对图像融合质量进行了主客观评价并对主客观评价结果进行了相关性分析,发现结合了人类视觉特性的客观评价方法与主观分析结果较为一致,充分说明了建立新型的、结合主观因素与客观因素的图像融合评价准则的必要性。     

基于Kalman滤波的多传感器分布式数据融合算法及其并行实现

1Introduction Inrecentyears,multisensordatafusiontechniques havefoundwidespreadapplicationsinmanytracking andsurveillancesystemsaswellasinapplications wherereliabilityisofamainconcern[1].Multisensor datafusionisdefinedasaprocessofintegratingdata frommulti…     

基于M-C-G神经网络的多文档自动摘要方法

为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法（M-C-G）。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗,使用word2vec工具训练词向量模型,根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试,得到最终摘要结果。实验结果表明,在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%,可有效帮助用户寻找有价值的文本信息。     

Information fusion diagnosis and early-warning method for monitoring the long-term service safety of high dams

Analyzing the service behavior of high dams and establishing early-warning systems for them have become increasingly important in ensuring their long-term service. Current analysis methods used to obtain safety monitoring data are suited only to single survey point data. Unreliable or even paradoxical results are inevitably obtained when processing large amounts of monitoring data, thereby causing difficulty in acquiring precise conclusions. Therefore, we have developed a new method based on multi-source information fusion for conducting a comprehensive analysis of prototype monitoring data of high dams. In addition, we propose the use of decision information entropy analysis for building a diagnosis and early-warning system for the long-term service of high dams. Data metrics reduction is achieved using information fusion at the data level. A Bayesian information fusion is then conducted at the decision level to obtain a comprehensive diagnosis. Early-warning outcomes can be released after sorting analysis results from multi-positions in the dam according to importance. A case study indicates that the new method can effectively handle large amounts of monitoring data from numerous survey points. It can likewise obtain precise real-time results and export comprehensive early-warning outcomes from multi-positions of high dams.     

尺度因子对光学脉冲磁场传感器性能的影响

该文介绍光学脉冲磁场传感器的特点及实用化进程中存在的问题,理论分析了尺度因子对光学传感器测量精度的影响.通过对传统的尺度因子的计算算法进行改进,导出一般情况下尺度因子的理论表达式;提出提高光学脉冲磁场传感器尺度因子的方法：通过合理设置偏振角可以改变尺度因子进而提高光学脉冲磁场传感器的性能;实验测量出尺度因子的值,结果表明尺度因子理论值和实验测试数据可以保持一致.     

公众出行信息服务多源数据融合挖掘技术研究

分析了公众出行信息特征及影响出行线路选择的因素,设计了多源交通数据融合挖掘的系统框架,并研究了其中的多源数据相关度计算、层次化子空间聚类及联合聚类挖掘等关键技术。理论分析及实验结果表明,系统对于多源交通数据的融合分析及高维数据的降维聚类具有良好的处理能力及可扩展性。     

一种BP网络的土壤电导率数据融合算法研究

根据各个传感器测量的农田土壤信息,设计一种基于BP神经网络的融合算法,建立合理的数据融合模型,仿真得到农田的精确信息,有针对性的投放农业生产资料,精确控制投放,以更好地实现耕地资源的合理高效利用和农业的现代化精准管理．