学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于网络的Multi-MEMS数据融合算法的研究

作 者: 冯文萃
导 师: 刘芳华
学 校: 江苏科技大学
专 业: 机械电子工程
关键词: MEMS 数据融合 相对距离 双基点 MATLAB
分类号: TP202
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 59次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


随着信息论、控制论、计算机技术、网络技术以及传感器技术等的快速发展,多传感数据融合技术在军事和民事领域都有着极其广泛的应用。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,能够提高系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,提高精度,扩展系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。对多个传感器的数据多级别、多方面、多层次的处理所产生出的信息比单个传感器获得的信息更加有意义,为各种应用系统提供准确信息和决策依据。因此,多传感器数据融合已经成为传感器网络最重要的应用服务之一。本文在总结了多传感器数据融合技术相关理论知识的基础上,针对基于网络的Multi-MEMS(微机电系统)数据融合,建立起数据融合的功能模型,并构造了其融合结构,然后通过两种数据融合算法进行数据融合处理,再通过开发基于网络的Multi-MEMS数据融合系统来更好地处理数据融合,最后通过试验验证了系统的可靠性和算法的有效性。本文的主要工作可归纳为如下几个方面:首先,通过学习了多传感器数据融合技术的理论知识,本文在提出了基于网络的Multi-MEMS(微机电系统)数据融合算法的总体方案。根据本文建立的数据融合结构图和对数据的处理层次可以看出,基于网络的Multi-MEMS数据融合是属于混合式融合结构的特征级融合。然后针对本课题的所采用的数据融合方法,本文提出了基于相对距离的数据融合算法和基于双基点的数据融合算法。针对数据噪声的处理,本文采用了卡尔曼滤波算法。其次,为了实现本文提出的数据融合算法,本文采用VC++和MATLAB混合编程开发了基于网络的Multi-MEMS数据融合算法系统软件。这个数据融合系统封装了整个算法的过程,便于离线数据和在线数据的处理和验证,接下来通过对离线数据的分析和处理而获得的Matlab曲线直观的展现了数据融合结果是可靠的、有效的,同时也证明了数据融合算法的可行性,可靠性,有效性。最后,我们通过在线试验来验证算法是否可行,即基于网络的Multi-MEMS数据融合算法系统在线读取MIMU量测数据,通过系统软件对这些数据的在线分析和处理,获得实时融合曲线。从试验结果看,MIMU的量测数据通过本文提出的算法融合后,精度得到较大的提高。同时也验证了本文提出的基于Multi-MEMS数据融合算法的可行性,可靠性,有效性。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 课题研究的背景和意义  9-10
  1.2 多传感器数据融合技术的国内外研究动态  10-13
    1.2.1 国外多传感器数据融合技术的研究动态  10-11
    1.2.2 国内多传感器数据融合技术的研究动态  11-13
  1.3 多传感器数据融合当前存在的问题和研究方向  13-14
    1.3.1 当前数据融合研究存在的问题  13
    1.3.2 数据融合的研究方向  13-14
  1.4 论文的主要工作及安排  14-15
第2章 多传感器数据融合技术  15-32
  2.1 基本概念  15-17
    2.1.1 数据融合的定义  15-16
    2.1.2 数据融合的基本原理  16-17
  2.2 数据融合功能模型  17-19
  2.3 数据融合处理结构  19-23
    2.3.1 数据融合处理结构  19-20
    2.3.2 数据融合的通用处理结构  20-23
  2.4 数据融合层次描述  23-25
    2.4.1 数据级融合  23-24
    2.4.2 特征级别融合  24
    2.4.3 决策级融合  24-25
  2.5 数据融合方法  25-31
    2.5.1 直接对数据源进行处理的方法  25-27
    2.5.2 基于对象的统计特性和概率模型的方法  27-29
    2.5.3 基于规则推理的方法  29-31
  2.6 本章小结  31-32
第3章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合算法的研究  32-47
  3.1 基于 MIMU 的数据融合算法的总体框架  32-36
    3.1.1 试验数据来源  33
    3.1.2 源数据误差的分析  33-35
    3.1.3 数据融合算法  35-36
  3.2 卡尔曼滤波  36-39
  3.3 基于相对距离的数据融合算法  39-42
  3.4 基于双基准点的数据融合算法  42-46
  3.5 本章小结  46-47
第4章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统软件的设计与开发  47-57
  4.1 数据融合系统开发平台的选择  47
  4.2 数据融合系统总体设计与开发  47-49
    4.2.1 需求分析  47-48
    4.2.2 总体结构  48
    4.2.3 开发流程  48-49
  4.3 数据融合系统软件的实现  49-56
    4.3.1 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统软件界面设计  49-50
    4.3.2 预处理  50-53
    4.3.3 数据融合系统的离线仿真  53-55
    4.3.4 系统软件的实现  55-56
  4.4 本章小结  56-57
第5章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统的试验  57-66
  5.1 系统试验的硬件设计  57-58
  5.2 微型惯性测量单元组合 MIMU  58-62
    5.2.1 微惯性测量单元产品性能概述  58-61
    5.2.2 微惯性测量组合产品接口及连接概述  61-62
  5.3 数据融合系统在线仿真  62-65
  5.4 本章小结  65-66
结论  66-68
参考文献  68-71
攻读硕士学位期间发表的论文  71-72
致谢  72-73
详细摘要  73-77

相似论文

  1. 微细线切割往复走丝机构的设计及控制系统的研究,TG484
  2. 基于微型无人平台导航多传感器信息融合算法研究,V249.32
  3. 多传感器组网及反隐身、抗干扰接力跟踪技术研究,TN953
  4. 数字图像处理在集装箱检测中的应用研究,TP274.4
  5. 深水海底管道S型铺管法安装分析,TE973
  6. 海上平台消防系统研究,U698.4
  7. 用户权限管理系统可靠性测试的研究与应用,TP311.53
  8. 基于神经网络的安全评价方法研究及应用,X937
  9. 矿用电动机软起动器实验装置设计,TM343.2
  10. 雷击杆塔冲击阻抗及过电压的计算方法研究,TM863
  11. 基于遗传算法的矿山资源优化调度模型的研究,O224
  12. SAR干涉像对优化选取方法研究,P225.2
  13. 多支撑浮筏隔振系统优化设计研究,TB535.1
  14. 基于神经网络的电力系统短期负荷预测方法研究,TM715
  15. LS-SVM算法预测煤层瓦斯涌出量技术研究及应用,TD712.5
  16. 基于语音信号监测脑疲劳的微电子系统设计与优化,TN912.3
  17. 无线传感器网络的目标定位跟踪算法研究,TN929.5
  18. 肩离断多自由度机器人型假肢的设计与仿真,TP242
  19. 大倾角带式输送机的动态分析,TH222
  20. 基于数据融合技术舞台故障诊断方法的研究,TP18
  21. 多晶硅压力传感器模数转换电路设计,TP212.1

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 一般性问题 > 设计、性能分析与综合
© 2012 www.xueweilunwen.com