多传感器数据的处理及融合

摘要：

针对多传感器数据的多样性,提出一种改进的数据融合算法.首先,利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩;其次,对处理后的数据进行分层,并对系数进行Kalman滤波,同时利用Mallat快速重建算法重构数据;最后,利用最大、最小贴近度计算传感器数据的信噪比,并通过信噪比进行数据融合.基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明,该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.

关键词：多传感器数据、数据融合、信噪比

所属期刊栏目：56

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61762067;江西省自然科学基金20161BAB212034;江西省教育厅项目GJJ160692

在线出版日期：2018-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1170-1178