用于胎压监测系统的一种改进贝叶斯估计数据融合的研究

• 作者: 安世奇 由东媛
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 胎压监测系统(TPMS) 数据融合技术 贝叶斯估计 卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 915-919
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.06.017

摘要

针对小型汽车胎压监测系统(TPMS)利用单一传感器测量数据不确定性的问题,提出一种将贝叶斯估计和卡尔曼滤波相结合的多传感器数据融合的方法.设计满足系统功能要求的方案,运用贝叶斯估计对SP370轮胎模块中传感器采集的数据进行融合,排除失效的数据以及故障的传感器,提高系统的精度.结合卡尔曼滤波器优化融合的结果,消除噪声信号.研究结果表明,采用上述的数据融合方法能够有效的解决单一传感器测量数据的局限性,抑制传感器引入的噪声,并通过仿真验证了本系统的可行性、可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安世奇	青岛科技大学自动化与电子工程学院	6	20	3.0	4.0
2	由东媛	青岛科技大学自动化与电子工程学院	1	6	1.0	1.0