改进型分批估计与自适应加权融合方法研究

• 作者: 苏国栋 蔡碧丽
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾监测 一致性检验 分批估计 环境因子 自适应加权融合
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 4481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.04.025

摘要

针对智能家居火灾监测中数据准确性低冗余大等问题,提出了一种量测数据预处理与改进型分批估计自适应加权数据融合相结合的算法.首先,该算法根据格罗贝斯准则对单个传感器测量数据序列进行一致性检验,从而剔除疏失误差数据;其次,考虑传感器受恶劣因素影响导致量测波动较大,引入环境因子并改进分批估计算法计算单个传感器最优监测值;最后,针对不同方位多传感器误差分布不均匀的特点,提出了根据权值最优分配原则实现自适应加权数据融合.实验结果表明,该算法得到的融合结果误差小,能够有效提高数据准确性,降低冗余量,具有较好的稳定性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏国栋	福建师范大学福清分校电子与信息工程学院	9	21	3.0	4.0