可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)傳感器.pdf

1、可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)是目前信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的一個(gè)新的熱點(diǎn)問題，它是將多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)放置在人體等目標(biāo)載體不同位置從而實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、追蹤載體信息的一種新型無線網(wǎng)絡(luò)，本文研究的異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合算法以可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)為應(yīng)用背景。
　　異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合算法以計(jì)算載體姿態(tài)為核心，利用濾波算法降低噪聲，提高計(jì)算的準(zhǔn)確性。根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境，載體姿態(tài)可以選擇歐拉角、四元數(shù)以及旋轉(zhuǎn)矩陣等多種方法來表示，而且不同表示方法之間還可以互相轉(zhuǎn)換。關(guān)于載體姿

2、態(tài)的計(jì)算方法，分別針對(duì)加速度傳感器、角速度傳感器和磁力傳感器進(jìn)行研究，分析三種傳感器在姿態(tài)計(jì)算方面的應(yīng)用和方法。在濾波算法方面，研究了目前廣泛應(yīng)用的線性離散Kalman濾波算法和適用于非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展Kalman濾波算法以及無味Kalman濾波算法，同時(shí)進(jìn)一步研究基于自適應(yīng)濾波的數(shù)據(jù)融合算法，包括最小均方（LMS）算法和遞推最小二乘（RLS）算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比各種算法的優(yōu)劣。
　　本文在LMS算法基礎(chǔ)上，結(jié)合加速度傳感器