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温盐深传感器信息融合方法

温盐深传感器信息融合方法研究

对于一个特定的系统,往往需要多个传感器来对其检测,多个传感器就获取了多个相关的参数,信息融合就是针对多传感器多参数而衍生的一门新的信息处理技术。多传感器信息融合发展到现在,对于提高目标识别精度,减少传感器检测信息的缺失,促进组合系统向自主化、智能化等方向发展有很重要的意义。在多传感器信息融合技术开始在工程实践中得到应用的早期,主要有两种融合依据理论,贝叶斯估计和Dempster-Shafer 论证理论。随着信息融合技术的发展和在越来越多的领域的应用和推广,神经网络、模糊集理论、专家系统等方法也逐渐开始被研究和应用,目前仍是研究的热门。简单的说,多传感器信息融合技术就是为得到更加准确可靠的信息,而通过一定的算法“合并”来自多个传感器获取的多个信息源信息,并根据这些信息作出可靠的决策技术。传感器信息融合算法都是针对具体的应用系统的,有各自的优点和缺点。它们的适用范围依赖于特定的系统,而目前关于多传感器信息融合的原理和方法缺乏统一的指导思想,尚未形成体系化,各领域的融合方法存在较大差异。

针对温盐深传感器领域的信息融合,在多传感器的信息融合方法中,按融合是否依据物理量之间的关系划分为“自然融合”和“强制融合”。自然融合根据各物理量之间存在的关系将多个传感器的输出信息量融合在一起,推导过程非常复杂。而强制融合恰恰不需要考虑物理量之间的关系,可以通过求拟合方程的方法将多个参量融合在一起,也可以用神经网络的方法对待融合样本进行训练、学习,构建融合模型。