基于模糊逻辑的多传感器管理算法

多传感器数据融合常用的算法
多传感器数据融合常用的算法有很多，以下是一些常见的算法：
1. 卡尔曼滤波：一种基于最小均方误差准则的线性最优估计方法，适用于动态系统的状态估计。

2. 扩展卡尔曼滤波：对非线性系统进行线性化处理，然后应用卡尔曼滤波算法。

3. 粒子滤波：一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，通过粒子采样和重采样来估计系统状态。

4. 模糊逻辑算法：利用模糊规则和模糊推理来处理不确定性和模糊性的数据。

5. D-S 证据理论：用于处理不确定性和多源信息融合的算法。

6. 支持向量机：一种监督学习算法，可用于分类或回归问题，常用于多传感器数据的特征提取和分类。

7. 人工神经网络：通过模拟神经系统的结构和功能，对多传感器数据进行学习和预测。

8. 贝叶斯网络：基于概率论和图论的方法，用于表示变量之间的概率关系和推理。

9. 小波变换：用于多传感器数据的时频分析和特征提取。

10. 主成分分析：一种数据降维和特征提取的方法，可减少数据维度并突出主要特征。

选择合适的多传感器数据融合算法取决于具体应用的需求、传感器数
据的特点和系统的约束条件等。

在实际应用中，通常需要根据具体情况选择和组合多种算法，以达到最优的融合效果。

同时，数据预处理、特征选择和模型评估等步骤也是多传感器数据融合过程中的重要环节。

多传感器数据融合中几个关键技术的研究共3篇多传感器数据融合中几个关键技术的研究1多传感器数据融合中几个关键技术的研究近年来，随着无人驾驶、智能家居、智慧城市等领域的快速发展，传感器技术也得到了长足的发展。

然而，在实际应用中，不同类型的传感器采集到的数据具有差异性，如何准确、高效地融合多传感器的数据，是当前研究的热点和难点之一。

多传感器数据融合有着广泛的应用场景，例如交通监控、人脸识别、环境监测等。

为了实现高精度、高可靠的数据融合，需要解决多个关键技术。

首先，多传感器数据的统一格式问题需要得到解决。

不同类型的传感器输出的数据格式不一样，其采集到的信息也有所不同，因此要将不同类型传感器的数据进行转换和标准化，以便于后续处理和融合。

这需要对传感器数据的格式和数据结构进行透彻的研究和分析，开发出一套通用的数据处理和转换方法。

其次，多传感器数据的时间同步问题也需要得到解决。

不同传感器的采集频率不同，时间戳也存在误差，若不进行时间同步，则数据融合存在困难。

因此需要对多传感器数据之间的时间关系进行精确计算，并采用同步方法进行校准，以保证数据融合的时间正确性。

第三，多传感器数据的空间融合问题也需要解决。

当多个传感器处于相同物理位置时，其采集到的数据存在误差和冲突，需要进行空间融合处理。

这需要考虑到不同传感器的空间位置、传感器间的关系等问题，并根据实际情况对数据进行合理的融合处理。

第四，多传感器数据的缺失值处理问题也需要解决。

在实际采集中，由于各种原因，可能会出现少数传感器的数据采集不到，或者采集到的数据存在缺失。

这时需要对缺失值进行处理，以保证数据融合的准确性。

采用插值法、滤波法等数学方法可以较好地解决这个问题。

最后，多传感器数据的融合算法问题也需要解决。

数据融合算法是指将多个传感器采集到的数据进行统一处理、计算和分析的方法。

由于不同传感器采集到的数据特点不同，所以需要选择合适的融合算法，如加权平均法、贝叶斯网络法等，以实现高精度的数据融合。

传感器管理及方法综述摘要：为了避免无序竞争和使用有限的多传感器资源，多传感器系统通常在一定的约束条件下工作。

传感器管理是控制传感器系统的自由度，满足实际约束条件，实现既定的任务目标，它广泛应用于如区域目标监视、空中交通管制等军用和民用领域。

本文详细分析了传感器的管理方法。

关键词：数据融合；传感器；管理传感器管理通过建立一定的优化指标，对整个融合过程实时监控和评价，从而实现传感器资源的优化配置，以满足特定任务目标的要求，在有限的资源条件下使整个系统的性能达到最大化。

传感器管理的目的是充分利用有限的传感器资源，尽可能扫描整个目标空间，对多个目标进行监视，获得最佳的目标探测性能，并根据这一最优准则合理、科学地分配传感器管理。

也即是说，传感器管理的核心问题是根据一定的优化准则确定目标选择的传感器类型，以及其工作模式和参数。

传感器管理是信息融合理论中一个极其重要和复杂的问题，研究传感器管理方法具有重要的理论意义和应用价值。

一、传感器概述传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。

它是实现自动检测和自动控制的首要环节。

一般由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成。

其中，敏感元件直接感受被测量，并输出与被测量有确定关系的物理量信号；转换元件将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号；变换电路负责对转换元件输出的电信号进行放大调制；转换元件和变换电路一般还需辅助电源供电。

二、传感器管理与数据融合的关系1、数据融合的定义。

数据融合最早用于军事领域，美国国防部JDL从军事应用的角度将数据融合定义为这样的一个过程，即把来自许多传感器和信息源的数据进行联合、相关、组合和估值的处理，以达到准确的位置估计与身份估计，以及对战场情况和威胁及其重要程度进行及时的完整评价。

IT大视野数码世界 P.48多传感器数据关联方法吕奇辰 中国人民解放军93117部队摘要：本文介绍了多传感器信息融合的关键技术——多源数据关联问题。

多源数据关联与目标跟踪和识别有关。

该问题源于不确定的多目标判定和数据获取过程。

传感器的测量误差、目标所在环境的先验信息掌握不足，观测目标的具体数量，观测数据的真实性，这些不确定性导致多传感器多目标数据的对应关系模糊。

关键词：多传感器 数据融合 航迹关联引言多目标实时跟踪过程中，多个传感器对同一目标的测量数据，具有相似特征，但杂波干扰和传感器的测量误差，使得测量数据的特征不完全相同，利用相似特征来判定量测数据的来源就是数据关联方法。

数据关联通常分为几种方式，其中观测/点迹与观测/点迹关联、观测/点迹与航迹关联，一般用于集中式结构；而在分布式信息处理系统中多采用航迹与航迹关联。

三种方式都存在于多传感器系统中，按照给定的准则，对数据进行处理，去除干扰数据，实现对航迹的初始化，即为数据关联的任务。

1 集中式数据关联方法1.1 最近邻域数据关联(NNDA)最近邻域数据关联算法属于数据挖掘技术，是最简单、最有效、最早提出的数据关联方法之一。

如图1所示，NNDA中的N表示统计距离达到最小或是残差概率密度为最大。

图1最近邻域数据关联该方法适用于跟踪目标稀疏的情况，是一种局部最优的“贪心算法”，NNDA算法的运算量小，易于实现，但在杂波干扰或者目标密集的情况下，错误关联较多。

1.2 联合概率数据关联(JPDA)JPDA是Bar Shalom等人提出的一种数据关联算法，当观测数据落入跟踪门相交区域时，表示这些观测数据可能来源于多个目标。

JPDA计算观测数据与每一个目标之间的关联概率，认为所有的有效回波都源于每个特定目标的概率不同。

在杂波环境中JPDA方法对多目标跟踪的结果较为理想，不需要任何关于目标和杂波的先验信息，但目标和量测数目增多时，与其他算法相比，计算比较复杂，算法详见文献。

（1）在多源数据采集专利技术方面，与本项目相关的国内外专利共3项，见下面的专利清单。

专利1通过数据采集通道的通讯方式及来源的特征，建立多组逻辑通道组，采用通道多源方式选择每个逻辑通道组的最优通道，通过点多源方式选择最优通道中的最佳数据发送到后台，将通道多源方式和点多源方式融合，解决单纯采用通道多源方式，多源粒度只能到通道级的问题。

属间接相关专利，并非针对本项目所研究的核心技术。

专利2一种开放式的多源数据采集系统及方法，包括用于根据需要创建采集任务，配臵采集任务信息，生成相应的数据采集接口规则的任务管理模块；用于加载数据采集接口规则，执行处于激活状态的采集任务。

属间接相关专利，并非针对本项目所研究的核心技术。

专利3多源数据采集系统通过对采集到的多种模拟信号和数字信号进行处理，能解除目前通用的数据采集系统中传感器、数据采集卡、数据处理装臵(上位机)三者间相互依赖关系，而且能方便地处理分析所采集到的数据。

属间接相关专利，并非针对本项目所研究的核心技术。

相关专利清单：1）国电南瑞科技股份有限公司.国电南瑞南京控制系统有限公司.一种用于电力调度自动化系统的混合多源数据采集方法.申请号 : CN201610828357.82）中国科学院信息工程研究所.一种开放式的多源数据采集系统及方法.申请号 : CN201410306336.03）同济大学.多源数据采集系统. 申请号 : CN200620039449.X（2）在多源数据融合专利技术方面，与本项目相关的国内外专利共5项，见下面的专利清单。

专利1基于变电站的稳态数据，构建变电站相应数据辨识主体的检测模型；根据所构建的不同数据辨识主体的检测模型，制定相应不良数据检测模型的辨识规则；融合PMU动态数据，利用辨识规则对参与辨识主体的检测模型计算的量测值和或状态量的准确性进行判断，以确定量测值和或状态量的品质及估计值。

属间接相关专利，并非针对本项目所研究的核心技术。

一、背景介绍：多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。

多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。

多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。

数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。

当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。

数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。

实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。

信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。

卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。

该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。

多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。

多传感器图像融合方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，多传感器图像融合技术在众多领域，如军事侦察、无人驾驶、医疗诊断、环境监控等，均显示出巨大的应用潜力和价值。

该技术能够综合利用多种传感器获取的图像信息，通过一定的算法和处理手段，将各自独立的图像数据融合成一幅包含更多信息、更易于理解和分析的图像，从而显著提高图像的识别精度和解释能力。

本文旨在深入探讨多传感器图像融合方法的研究现状和发展趋势，分析不同融合策略的优势和局限性，并提出一种新型的多传感器图像融合算法。

通过对多源图像数据的预处理、特征提取、融合规则设计以及融合结果评价等关键步骤的研究，旨在提高图像融合的质量和效率，为相关领域的实际应用提供理论支持和技术指导。

本文首先对多传感器图像融合的基本概念、原理和应用背景进行简要介绍，为后续研究奠定基础。

然后，详细阐述现有的图像融合方法，包括基于像素的融合、基于特征的融合以及基于深度学习的融合等，并分析它们的优缺点和适用场景。

接着，本文提出了一种基于多尺度变换和稀疏表示的新型图像融合算法，该算法能够充分利用不同传感器图像的空间和频域信息，实现图像的高效融合。

通过实验验证和对比分析，证明了所提算法的有效性和优越性。

本文的研究成果不仅有助于推动多传感器图像融合技术的发展，还为相关领域提供了更为精准、高效的图像处理和分析工具，具有重要的理论价值和实践意义。

二、多传感器图像融合的基本原理多传感器图像融合是一种信息融合技术，它通过对来自不同传感器、不同时间或不同视角的图像信息进行整合，生成一幅包含更丰富、更准确信息的图像。

其基本原理主要基于信息冗余性、互补性和协同性。

信息冗余性指的是多个传感器在观测同一目标时，虽然各自获取的图像信息可能存在一定的差异，但这些信息中往往包含大量的冗余部分，即不同图像中都有关于同一目标的共同信息。

通过融合这些冗余信息，可以提高图像的可靠性和鲁棒性，减少因单一传感器故障或噪声干扰导致的错误。

1.多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。

经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。

经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。

2.多传感器信息融合分类按融合判断方式分类（1）硬判决方式硬判决方式设置有确定的预置判决门限。

只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。

这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。

（2）软判决方式软判决方式不设置确定不变的判决门限。

无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。

这种评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。

按传感器组合方式分类（1）同类传感器组合同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息，其数据格式、信息内容都完全相同，因而处理方式相对比较简单。

（2）异类传感器组合异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。

优点是信息内容广泛，可以互相取长补短，实现全源信息相关，因而分析结论更准确、更全面、更可靠，但处理难度则高很多。

3.信息融合的系统结构信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。

融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。

（1）信息融合的层次信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。

目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。

数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融合的数据中提取特征向量, 并进行判断识别。

无线传感器网络安全路由技术综述摘要：无线传感器网络具有快速部署、抗毁性强等特点，其路由安全是无线传感器网络实现及应用的关键，本文通过对发展路线和技术分支进行梳理，加强对无线传感器网络安全路由的技术理解。

关键词：无线传感器网络；路由；安全一、无线传感器网络安全路由技术简介无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是由部署在目标监测区域内的大量低功耗、低成本、具有独立感知、数据存储、处理以及无线通信能力的无线传感器节点，通过自组织的方式形成网络，其作用是协作的采集、处理和传输无线传感器网络覆盖的区域中被感知对象的各类信息。

无线传感器网络安全一直是无线传感器网络实现及应用的关键之一，目前，传感器网络在网络协议栈的各个层次中可能受到的攻击方法和防御手段如表1所示：表1 无线传感器网络攻击方法及防御手段表由于实现无线传感器网络的安全存在诸多方面的限制，主要包括无线信道开放传输的脆弱性，连接传感器节点防护薄弱容易被攻击者捕获的脆弱性，部署环境无人看管存在着物理防护的脆弱性，节点计算、存储和能量受限不适合采用安全等级高但计算强度大的公钥密码算法等，这些因素使得无线传感器网络的安全路由成为一个具有挑战性的研究课题，吸引了国内外众多公司及各大高校对无线传感器网络安全路由技术进行大量研究，并取得了丰富成果。

本文对国内外无线传感器网络安全路由技术进行分析，以期了解无线传感器网络安全路由技术的技术情况和发展脉络。

二、无线传感器网络安全路由技术分支及发展路线根据对无线传感器网络安全路由技术相关文献的解读，确定了该技术主要的技术分支为：基于密钥管理、基于地理位置、基于安全签名、基于信任评估、基于层次结构，上述5种不同的安全路由技术构成了该技术的不同技术分支。

通过对无线传感器网络安全路由技术各个技术分支的总结与数理，可以获得无线传感器网络安全路由技术的基本发展路线：1.基于密钥管理的无线传感器网络安全路由技术对于无线传感器网络，密钥管理极其重要，因为它能够实现进一步的安全服务，如机密性、认证和完整性验证。

基于模糊逻辑和证据理论的故障诊断方法
吴晓平;郑之松;付钰
【期刊名称】《海军工程大学学报》
【年(卷),期】2012(024)001
【摘要】针对故障诊断过程中信息损失的问题和D-S证据理论在处理模糊信息时的局限性,在模糊逻辑的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于模糊逻辑和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合综合故障诊断方法.该方法以模糊隶属函数来实现基本可信度分配,充分利用各种传感嚣的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率,实例验证了该方法的合理性和有效性.
【总页数】6页(P10-14,51)
【作者】吴晓平;郑之松;付钰
【作者单位】海军工程大学电子工程学院,武汉430033;海军工程大学电子工程学院,武汉430033;.海军司令部军训部,北京100841;海军工程大学电子工程学院,武汉430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
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3.基于模糊逻辑的旋转机组故障诊断方法 [J], 禹柳飞;张友斌
4.基于模糊逻辑与遗传算法的故障诊断方法研究 [J], 韩洪伟;李俊山;曹志强
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