基于多尺度Kalman滤波的多传感器数据融合

通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman多传感器数据融合算法。该算法结合了Kalman滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上;然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对小波分解系数进行更新;最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数据融合效果。     

一种列车完整性监测系统的设计

本文设计了一种风压传感器、GPS定位模块和加速度传感器相结合的列车完整性监测系统,通过采集多源传感器信息,进行决策级信息融合,监测列车完整性状态与GSM-R无线通信技术实现车地双向通信.文中对系统的组成、工作原理及关键技术进行阐述.测试结果表明该系统能够有效监控列车分离,具有较高的应用价值.     

基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法。在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CUSUM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型。该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响。实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件。     

引入轨道特征的北斗列车定位方法研究

列车定位是轨道交通众多应用的基础条件,北斗卫星导航用于列车定位能够有效提升我国轨道交通装备的自主性.针对列车北斗定位性能对运行条件的适应性需求,本文提出一种引入轨道特征的北斗列车定位方法,该方法从轨道电子地图中提取轨道特征参数,在列车状态预测的系统模型中增加轨道约束,并利用一维地图位置预测拓展北斗导航卫星的伪距测量.利用现场实测数据构建场景进行仿真.所得结果表明,本文提出的方法能够提高列车定位解算对卫星可视条件的鲁棒性,有效拓展北斗列车定位在恶劣观测条件下的可用水平,具有较高的实际应用价值.     

多技术融合的车用传感器与执行器实训系统研制

文章介绍了无线传输技术、机器人技术、虚拟器技术、信号调理技术等多种先进技术在“车用传感器与执行器实训系统”中的应用,并通过试验分析,验证了该系统稳定可靠,能满足行动导向教学、理实一体化教学以及项目教学的需求。     

信息融合系统性能测评指标和方法研究

针对某信息融合系统给出了评估方案,并基于概率统计提出了一个由9个指标及其测试模型构成的性能评估指标体系,开发了测试软件。用户使用结果表明,本文提出的评估指标和测试方法能够对该类融合系统做出比较全面准确的评估,满足了用户进一步改进融合系统设计的需要。     

Application of the fault diagnosis strategy based on hierarchical information fusion in motors fault diagnosis

1Introduction Withthedevelopmentofequipmentinsize,complexity andsystematization,ithasdrawnwideattentionof scholarsathomeandabroadtointroducetheinforma tionfusiontheoryintothefieldoffaultdiagnosis.Neu ralnetworktechnology[1,10]isconsideredpracticaland effe…     

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复杂交通场景由于背景构造困难限制了视频监控技术的应用. 为了解决这个问题,本文提出了一种新的基于传感器融合的复杂交通视频背景构造方法. 首先通过基于EM算法的高斯混合模型提高背景建模的准确性;其次,对于运动缓慢或者静止的区域,通过设定不同的采样频率来提高背景建模数据的可靠性;对来自线圈和虚拟检测线检测到的数据进行数据融合来提高虚拟线圈检测车速的精度,通过引入局部稳态最优Kalman平滑器提高了数据融合算法的自校正能力. 最后,实验结果证明了所提方法的有效性.     

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

高等级公路路段交通状态融合识别模型

为了给区域交通管理者提供合理、准确的交通状态信息,提出了一种全新的可用于识别高等级公路路段交通状态的方法。针对路段中检测单元上交通状态决策信息的离散、模糊和时变特征,将路段内相邻检测单元同类交通状态决策信息合并,得到有序交通状态块;基于vague集理论提出了一种新的加权距离公式,并将合并后各交通状态块在路段中的位置和长度作为权重,建立了基于交通状态块决策信息的路段综合交通状态融合识别模型。通过算例验证了该模型的有效性,为识别高等级公路路段交通状态提供了一种新途径。