基于随机森林算法的传感器融合航向角估计（英文）

为了提高磁干扰环境下的航向角计算精度,将磁力计和惯性测量单元进行融合计算.在构建磁力计误差模型和分析磁力计三轴输出与相邻两时刻磁场分布特征关系的基础上,推导出航向角观测值.同时,采用陀螺状态和角速度增量作为惯性测量单元计算依据,计算出航向角的预测值.随着航向角和环境干扰的变化,使用随机森林算法持续迭代计算权重,将基于磁力计的航向角观测值和基于惯性测量单元的航向角预测值进行融合计算.结果表明,在磁干扰环境下,相比于普通的传感器融合方法,基于随机森林的传感器融合方法的航向角精度可提高约60%.通过随机森林算法计算合适的磁力计和惯性测量单元的输出权重,可有效提高磁干扰环境下的航向角计算精度.     

基于多传感器与WiFi融合的室内定位方法

针对室内定位精度不高的问题,通过融合多惯性传感器定位技术和WiFi定位技术,提出一种基于多惯性传感器和WiFi定位结合室内定位方法。首先使用基于WiFi的室内定位中的RSSI算法,根据位置指纹、利用最近邻匹配算法获得绝对位置信息,再通过基于三轴加速度传感器与陀螺仪的步数检测方法以及基于电子罗盘与陀螺仪的航向估算方法获得相对位置信息。最后基于位置指纹的方式对多传感器的室内定位进行步长校正,得到较为准确的定位结果。实验结果表明,该方法与单独运用惯性传感器或单独使用基于WiFi的室内定位方法相比,精度更高。     

基于CI算法的多传感器时滞航迹的分布式融合估计

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。     

基于多传感器的目标轨迹融合算法

动态目标监测在军事、航空等领域起着重要的作用,但由于实际情况相当复杂,使单传感器难以捕捉和跟踪检测目标。采用多传感器数据融合技术对运动目标进行监测,该技术采用优化的最邻近数据关联算法判断各离散点是否来自于同一个目标,实现了目标轨迹提取;然后采用样条插值法把离散的观测轨迹连续化,并对各监测点的轨迹进行了时间配准,最后采用修正系数模型来消除监测系统的偏差。实验表明,采用该算法在识别精度及稳定性上具有明显的优势。     

基于KITTI数据集的无人车单目惯性SLAM算法评估

针对无人驾驶车辆在卫星信号缺失等特殊环境下的定位失败问题,通过分析视觉SLAM技术存在的问题及其在无人车领域的应用情况,以无人驾驶算法测试数据集KITTI作为数据源,进行了同步定位与建图(SLAM)算法评估.以主流视觉SLAM算法VINS-Fusion为测评对象,采用绝对位姿误差(APE)和运行时间作为评价指标,实现了...     

基于多源传感器信息融合的森林火灾无线监控系统

历次森林火灾,火点众多,燃烧范围大,冲击力强,燃烧时间久,破坏力极强,需要对大型森林展开火情监控,实现火灾的事前预防,避免由于火灾的出现造成经济损失和自然生态环境的失衡,设计一种基于多源传感器信息融合的森林火灾无线监控系统,实现智能化监控,改善现阶段的森林火灾监控水平。     

基于事件驱动的武警部队无线传感器网络数据融合算法研究

针对无线传感器网络在武警部队监测突发事件的主要应用,提出了一种基于事件驱动的无线传感器数据融合算法。相比于原有的TEEN算法,提出了一种基于事件刺激强度和节点剩余能量的簇头选取策略。仿真实验表明,该算法比TEEN算法具有更低的节点能耗和更高的节点存活率。     

基于改进PSO的多传感器数据自适应加权融合算法

加权融合算法是多传感器数据融合中的常用方法,但加权因子的确定非常困难并直接影响算法的性能.文章提出利用改进的粒子群优化算法对各个传感器的加权因子进行自适应优化,引入种群进化度、聚合度来反映种群的多样性,当种群多样性低于阈值时执行变异操作,并交替使用基于聚合度、进化度的自适应惯性权重函数,从而避免算法陷入局部最优解.通过UCI数据集测例表明本文算法是一种较有效的多传感器数据融合方法,相对其它算法具有较高的融合精度.     

基于8051单片机的三相电网功率因数角的测量

分析了使用8051单片机测量三相电网功率因数角的原理,给出了接口电路和程序框图.     

基于动态权值的PSO算法的多传感器数据融合

针对标准粒子群算法的缺点,在原有算法的基础上,提出一种动态权值的粒子群优化算法,使得粒子在迭代过程中惯性权值随粒子进化度和聚合度的变化而改变,并将其尝试性的运用到数据融合领域．实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度／互补度以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合．     

基于多人博弈的无线传感器网络簇内信息融合算法

利用多人博弈的思想对簇内节点间协作和竞争的关系进行分析,提出一种簇内信息融合算法。通过仿真实验对节点能量消耗的均衡性、网络生存周期及信息融合精度等方面进行性能评估验证该算法的有效性。     

一种基于移动Agent的无线传感器网络数据融合算法

数据融合技术能够通过合并多个数据源产生的数据,去除冗余信息,有效地减少网络中的数据传输量,节省传感器节点的能量,延长无线传感器网络的生命期.从农业生产的实际情况出发,针对蔬菜大棚远程温度监测提出了一种基于移动代理的数据融合算法.系统仿真结果表明,随着网络规模的增大,可以减少时延,有效的降低能量消耗.     

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…     

基于小波变换的角点检测算法

传统Harris角点检测算法对噪声敏感,图像分辨率不同,角点容易产生漂移。,结合小波变换的多尺度特性,提出一种基于小波变换的角点检测算法.该算法在图像缩放、旋转或灰度变化时保持了Harris角点检测算法检测角点效果良好的优点．改进了其不具有尺度不变性的缺点,并具有较强的抗噪性与实时性,     

基于读写融合的习作单元整体教学模式的建构

统编小学语文教科书双线组元、读写并重的创新编排,旨在引导教师树立课程意识和目标意识,准确把握统编小学语文教科书习作能力的序列体系,明确学生习作经验,创建习作单元“大任务驱动,小任务联动”的整体教学模式及其变式,以此优化单元教学方式,提升课堂教学效率。     

异类传感器数据融合的一种新算法

针对雷达与红外传感器的数据融合的特点,在融合过程中采用了多传感器概率数据互联滤波(MSPDAF)算法,并给出了雷达与红外传感器的数据融合的具体步骤。     

基于霍尔传感器的多通道电源监控系统设计

在惯性仪表测试系统中,实现了基于霍尔传感器的多通道电源监控系统的设计。该系统采用霍尔电压传感器和霍尔电流传感器,在测试过程中实时监控被测陀螺仪的用电状况。该监控系统具有4个通道,可以同时精确监控4个仪表的电压值和电流值。由于监控电路与被测仪表的供电回路完全隔离,测试过程中对被测仪表无影响。实验结果表明该系统可实现高精度的电源状态监控。     

纳米径向偏振光栅的法拉第磁光角测量系统

为了实现法拉第磁光角的直接观测,设计了一个基于纳米径向偏振光栅的法拉第磁光角测量系统。介绍了法拉第磁光角测量系统的检测原理、光路设计以及操作步骤,并搭建了仿真和实验平台对系统的可行性进行验证。结果表明,该系统不仅能够实现0°～360°法拉第磁光角的测量,还能够呈现磁场作用下法拉第磁光角的动态变化过程。该系统有助于学生掌握法拉第磁光角与磁场的直接关系,加深对法拉第效应的理解与认识。     

基于Rough集的多传感器信息融合

Rough集是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,将其应用于多传感器信息融合中,可以简化规则的描述和表示,有利于快速得到最小融合算法,同时可以解决数据超载问题,形成多传感器信息融合算法.