检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2025年第4期38卷 705-710页

作者：邹琴琴陈烽三亚学院信息与智能工程学院海南三亚572022 三亚学院容淳铭院士工作站海南三亚572022 西藏民族大学信息工程学院陕西咸阳712082

为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数... 详细信息

为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数据时间序列变化;最后,根据当前数据和预测的未来数据计算节点信任值,将数据汇聚到信任值最高的节点中,以此实现数据融合。仿真分析结果表明:这种融合方法在车联网无线传感设备数据融合中,融合的平均误差低于0.1,平均绝对误差低于0.2,平均相对误差低于0.25,均方根误差低于0.08,节点能量的利用率高于90%,融合耗时在1 s以内,具有融合精确率高、能量消耗小和用时短的优势,传感数据融合效果良好。

关键词：无线传感设备数据去噪时间序列分析 ARMA模型数据融合算法

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计算机数据融合算法下植保机精准化作业研究

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农机化研究 2024年第1期46卷 107-111页

作者：韩志强九州职业技术学院江苏徐州221116

针对我国传统的植保机在精准化作业和自动化喷洒方面存在的不足,基于计算机数据融合算法对植保机精准化作业进行了设计试验。植保机的主要组成包括控制单元模块、信息采集模块、传感器模块、数据传输模块和变量执行器模块。为了实现植... 详细信息

针对我国传统的植保机在精准化作业和自动化喷洒方面存在的不足,基于计算机数据融合算法对植保机精准化作业进行了设计试验。植保机的主要组成包括控制单元模块、信息采集模块、传感器模块、数据传输模块和变量执行器模块。为了实现植保机的精准化作业,对植保机的飞行姿态调整和变量喷药过程进行了算法设计。其中,飞行姿态控制采用双闭环位置式PID控制算法,喷药过程采用改进的遗传PID控制算法进行控制。为了验证植保机精准化作业的效果,对其进行姿态控制和变量喷药试验。结果表明:植保机姿态控制良好,能够完成精准化喷药。

关键词：植保机精准化作业数据融合算法双闭环位置式PID控制算法改进遗传PID控制算法

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基于数据融合算法的高精度热线风速测量系统研制

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计量与测试技术 2025年第3期51卷 48-51页

作者：金韵漪云南省计量测试技术研究院

为实现风速的准确实时监测,提高数据传输的可靠性和安全性,本文采用热式风速传感器和数据融合算法,研究了一种基于无线传感器网络的高精度风速测量系统,并进行试验验证。结果表明:该系统能在不同风速中,将平均测量误差保持在±(0.1... 详细信息

为实现风速的准确实时监测,提高数据传输的可靠性和安全性,本文采用热式风速传感器和数据融合算法,研究了一种基于无线传感器网络的高精度风速测量系统,并进行试验验证。结果表明:该系统能在不同风速中,将平均测量误差保持在±(0.1+2%读数)范围内,可用于气象监测、环境评估和风能开发等风速监控领域。

关键词：风速测量热式风速传感器数据融合算法无线传感网络

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CCUS封存环境CO 2泄漏监测数据融合算法研究

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能源与环保 2024年第2期46卷 50-54页

作者：赵卫国沧州市吴桥县生态环境监控中心河北沧州061800

为进一步探究如何提升CCUS封存CO_(2)项目的运行质量,以提升数据监测水平的角度入手,结合实际项目特征与需求,首先整合传感器技术、数据通信技术等,搭建面向CCUS封存环境下的CO_(2)泄漏监测数据系统;而后为提升系统运行质量,设计卡尔曼... 详细信息

为进一步探究如何提升CCUS封存CO_(2)项目的运行质量,以提升数据监测水平的角度入手,结合实际项目特征与需求,首先整合传感器技术、数据通信技术等,搭建面向CCUS封存环境下的CO_(2)泄漏监测数据系统;而后为提升系统运行质量,设计卡尔曼滤波数据融合算法,以最限度消除数据测量误差,实现更为准确的数据监测。从现场实验测试效果来看,建立的数据监测系统能够实现更为准确的监测,预计其在后续工作中也具有潜在应用价值。

关键词：封存环境二氧化碳泄漏监测数据融合算法

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高精度海洋测绘数据融合算法在平台导航中的应用

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电子技术（上海） 2024年第7期53卷 390-391页

作者：张国清李海英胜利信科(山东)勘察测绘有限公司山东257061

阐述平台导航系统的需求分析,探讨融合算法在导航系统中的应用案例,包括多源数据融合定位、实时路径规划、环境监测与预警的应用。分析算法对导航精度与实时性的影响,并提出解决方案。

关键词：高精度海洋测绘数据融合算法平台导航

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面向调度优化的车载多源传感器数据融合算法分析

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电子技术（上海） 2023年第12期52卷 369-371页

作者：胡浩卿云南电网有限责任公司昆明供电局云南654100

阐述多源传感器数据融合调度优化策略,将K-Means聚类算法作为基础算法,针对车辆在行驶过程中对多传感器数据进行融合的特点,通过分析和对比不同多源传感器数据融合算法,引入一种新的聚类算法:MEE聚类算法,对采集到的多源传感器数据进行... 详细信息

阐述多源传感器数据融合调度优化策略,将K-Means聚类算法作为基础算法,针对车辆在行驶过程中对多传感器数据进行融合的特点,通过分析和对比不同多源传感器数据融合算法,引入一种新的聚类算法:MEE聚类算法,对采集到的多源传感器数据进行聚类。

关键词：车载多源传感器调度优化数据融合算法

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自动驾驶系统中传感器芯片的信号处理与数据融合算法优化

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科学与财富 2023年第S2期 20-22页

作者：赵远欣思迹信息技术(苏州)有限公司江苏苏州 200135

自动驾驶技术是近年来汽车工业的一项革命性发展,涵盖了广泛的科学和自动驾驶系统领域,其中机械结构和传感器融合技术占据着至关重要的地位.自动驾驶系统和传感器芯片是实现自动驾驶的关键组成部分之一.传感器芯片在现代自动驾驶系统应... 详细信息

自动驾驶技术是近年来汽车工业的一项革命性发展,涵盖了广泛的科学和自动驾驶系统领域,其中机械结构和传感器融合技术占据着至关重要的地位.自动驾驶系统和传感器芯片是实现自动驾驶的关键组成部分之一.传感器芯片在现代自动驾驶系统应用中发挥着重要作用.传感器通过将自动驾驶系统特性转化为可测量的物理量来感知环境信号,而信号处理技术则对传感器芯片采集到的信号进行处理、分析和提取有用信息.传感器芯片的信号处理与数据融合算法技术的研究现状和发展趋势,并重点探讨了其在实际应用中的关键问题和挑战.基于此,传感器芯片的信号处理与数据融合算法技术在实现自动驾驶系统智能化运行方面具有重要意义.

关键词：自动驾驶系统传感器芯片信号处理数据融合算法

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基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法

基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法

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作者：张宇杏艳张沛刘瑛郑淏宋新宇王俊君范歌梅 710000 陕西省西安市碑林区长安北路49号院

本发明公开了基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法，涉及土壤分析技术领域，分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案，对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条... 详细信息

标准号: CN117910659B

本发明公开了基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法，涉及土壤分析技术领域，分析土壤养分含量和水分的不确定性，基于随机生成工具生成多种管理方案，对每种管理方案进行不同环境条件下的蒙特卡罗模拟，预测管理方案在不同环境条件下的植物产量，统计管理方案模拟结果，评估不同管理方案的植物平均产量以及变异性，基于平均产量和变异性为管理方案生成排序赋值，依据排序赋值由大到小对所有管理方案排序，选择排序第一的管理方案作为子区域的土壤改良管理方案。该管理方法通过蒙特卡罗模拟考虑不同管理方案在不同环境条件下的变异性，提高决策的科学性和可靠性，且在模拟前进行不确定性考虑，有效提高模拟的鲁棒性和适应性。

关键词：变异性不同环境条件管理排序蒙特卡罗模拟不确定性土壤改良管理方案生成数据融合算法方案模拟工具生成管理系统随机生成统计管理土壤分析土壤环境鲁棒性子区域土壤评估预测决策分析

来源：评论

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基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法

基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法

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作者：张宇杏艳张沛刘瑛郑淏宋新宇王俊君范歌梅 710000 陕西省西安市碑林区长安北路49号院

标准号: CN117910659A

来源：评论

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分簇传感器网络中基于时间相关性的数据融合算法研究

分簇传感器网络中基于时间相关性的数据融合算法研究

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作者：王妮沈阳化工大学

学位级别：硕士

在如今飞速发展的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,每一个普通节点都被用来采集外界环境的数据,并将其不断感知到的数据信息传递给融合节点,融合节点再通过汇聚节点将数据层层转发至基站,由基站对收集的数据进行一... 详细信息

在如今飞速发展的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,每一个普通节点都被用来采集外界环境的数据,并将其不断感知到的数据信息传递给融合节点,融合节点再通过汇聚节点将数据层层转发至基站,由基站对收集的数据进行一系列的分析、处理、决策后,再通过远端的互联网或卫星将最终结果传递给终端应用系统或用户。如今WSNs因其灵活、实用以及廉价等优点,应用范围已经从理论研究拓展到了军事、农业、工业、医疗健康等诸多实际应用的领域。与此同时,传感器节点在计算、存储、能耗、安全等方面的弊端也制约了无线传感器网络的发展。因此,如何在保证数据精度的基础上,减少网络中的数据传输量、降低节点能耗是无线传感器网络亟需解决的问题。在WSNs中采用数据融合技术对节点采集的目标环境的物理数据进行融合处理,能有效地去除网络中的冗余数据,减少数据量的传输,提高融合结果的准确度,以及无线传感器网络中稀缺资源的利用率。本文研究了大量传统的数据融合算法,并进行合理的改进提出了两种融合算法。研究内容主要分为以下两部分:（1）为了提高无线传感器网络的能效及融合精度,根据节点采集数据的时间相关性特点,将数据预测与数据融合算法相结合,提出了一种基于指数平滑预测模型的数据融合算法ESDP。该算法采用优化的指数平滑法建立预测模型,对各节点不同时段采集的数据赋予不同的权值来预测数据,并采用差值传输法来减少数据包的大小,最后将簇头收集的数据进行融合。仿真结果表明,该算法能较好的平衡数据融合的精度及能耗问题。（2）针对无线传感器网络中数据的可靠性低的问题,提出了一种基于信任和灰色模型的数据融合算法TGDA。该算法在数据融合过程中引入了数据预测以及信任机制,即簇头在发起数据融合前会进行异常节点的检测,过滤掉异常节点,并采用灰色模型对异常节点的缺失数据进行预测。仿真结果表明,在保证数据融合过程的可靠性的前提下,TGDA算法可以进一步减少网络的通信量,使得融合后的结果更可靠,更加接近实际情况。

关键词：无线传感器网络数据融合算法时间相关性数据预测算法预测模型

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