基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS數(shù)據(jù)融合算法的研究.pdf

1、隨著信息論、控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及傳感器技術(shù)等的快速發(fā)展,多傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù)在軍事和民事領(lǐng)域都有著極其廣泛的應(yīng)用。運(yùn)用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在解決探測(cè)、跟蹤和目標(biāo)識(shí)別等問(wèn)題方面,能夠提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性,增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可信度,提高精度,擴(kuò)展系統(tǒng)的時(shí)間、空間覆蓋率,增加系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和信息利用率等。對(duì)多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)多級(jí)別、多方面、多層次的處理所產(chǎn)生出的信息比單個(gè)傳感器獲得的信息更加有意義,為各種應(yīng)用系統(tǒng)提供準(zhǔn)確信息和決策依據(jù)。因此

2、,多傳感器數(shù)據(jù)融合已經(jīng)成為傳感器網(wǎng)絡(luò)最重要的應(yīng)用服務(wù)之一。
　　本文在總結(jié)了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)相關(guān)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上,針對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS(微機(jī)電系統(tǒng))數(shù)據(jù)融合,建立起數(shù)據(jù)融合的功能模型,并構(gòu)造了其融合結(jié)構(gòu),然后通過(guò)兩種數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,再通過(guò)開發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)來(lái)更好地處理數(shù)據(jù)融合,最后通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可靠性和算法的有效性。本文的主要工作可歸納為如下幾個(gè)方面:
　　首

3、先,通過(guò)學(xué)習(xí)了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的理論知識(shí),本文在提出了基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS(微機(jī)電系統(tǒng))數(shù)據(jù)融合算法的總體方案。根據(jù)本文建立的數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)圖和對(duì)數(shù)據(jù)的處理層次可以看出,基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS數(shù)據(jù)融合是屬于混合式融合結(jié)構(gòu)的特征級(jí)融合。然后針對(duì)本課題的所采用的數(shù)據(jù)融合方法,本文提出了基于相對(duì)距離的數(shù)據(jù)融合算法和基于雙基點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合算法。針對(duì)數(shù)據(jù)噪聲的處理,本文采用了卡爾曼濾波算法。
　　其次,為了實(shí)現(xiàn)本文提出的數(shù)

4、據(jù)融合算法,本文采用VC++和MATLAB混合編程開發(fā)了基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS數(shù)據(jù)融合算法系統(tǒng)軟件。這個(gè)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)封裝了整個(gè)算法的過(guò)程,便于離線數(shù)據(jù)和在線數(shù)據(jù)的處理和驗(yàn)證,接下來(lái)通過(guò)對(duì)離線數(shù)據(jù)的分析和處理而獲得的Matlab曲線直觀的展現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合結(jié)果是可靠的、有效的,同時(shí)也證明了數(shù)據(jù)融合算法的可行性,可靠性,有效性。
　　最后,我們通過(guò)在線試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法是否可行,即基于網(wǎng)絡(luò)的Multi-MEMS數(shù)據(jù)融合算法系統(tǒng)在線讀取