《一种改进的多无线传感器数据分批估计自适应加权融合算法》PDF+DOC
作者:王华东,王大羽
单位:中国微米纳米技术学会;东南大学
出版:《传感技术学报》2015年第08期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGJS2015080230
DOC编号:DOCCGJS2015080239
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于物联网数据融合算法的土壤环境监测系统设计》PDF+DOC2015年第21期 冯本勇
《基于改进自适应加权的多传感器融合监测》PDF+DOC2015年第12期 邢晓辰,蔡远文,姚静波,任江涛
《数据融合算法在农业物联网信息采集中的研究与应用》PDF+DOC2016年第01期 赵树林,徐鹏民,吕光杰,盖凌云,秦剑锋
《基于数据融合算法的土壤环境监测系统设计》PDF+DOC2016年第06期 郭蓉,杨平先,王晶
《多传感器数据融合算法的LabView实现》PDF+DOC2010年第34期 王小燕,陈国凡
《基于参数估计的多传感器数据融合算法研究》PDF+DOC2007年第01期 廖惜春,丘敏,麦汉荣
《基于参数估计的数据融合算法研究》PDF+DOC2006年第10期 廖惜春,丘敏,麦汉荣
《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC2008年第02期 李媛媛,张立峰
《基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法》PDF+DOC2010年第02期 万树平
《基于不完全观测数据的多速率多传感器数据融合》PDF+DOC2010年第05期 邓志红,闫莉萍,付梦印
为解决温室大棚中多无线传感器监测数据融合精度低的问题,提出了一种改进型的分批估计自适应加权融合算法。算法首先对单个无线温度传感节点一段时间内所采集的数据根据容许函数阈值剔除误差较大的数据,然后对该温度传感器的数据进行分批估计得出该节点某一段时间内的最优估计值,以此得到该区域所有无线温度传感节点最优估计值后,依据权值最优分配原则对每组传感器数据进行组内自适应加权融合,从而计算得到该段时间内温室大棚的温度精确值。通过实验验证得出:相对于平均值法与传统的分批估计算法,本算法数据融合易于实现,融合值相对误差值更低,稳健性更好。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。