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温盐深传感器信息融合

对于温盐深的某些系统,多个传感器通常需要检测它,并且,多个传感器获得多个相关参数,信息融合是针对多个传感器的多个参数推导出的新信息处理技术。多传感器信息融合一直发展到现在,对提高目标识别精度,减少传感器检测信息缺失,促进复合系统向自主化、智能化等方向发展具有重要意义。多传感器信息融合技术开始应用于工程实践初期,主要有两个融合依据理论、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领域的应用和普及,神经网络、模糊集合理论、专家系统等方法也开始逐渐被研究和应用,现在仍是研究的热潮。简单地说,多传感器信息融合技术是一种以一定算法“合并”从多个传感器获取的多个信息源信息,并基于这些信息进行更可靠的决策的技术,以获得更准确、更可靠的信息。温盐深传感器信息融合算法对于所有具体的应用系统都有各自的优缺点。这些应用范围依赖于特定的系统,但目前对多传感器信息融合的原理和方法没有统一的指导思想,没有系统化,各领域的融合方法有很大差异。

相对于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,融合是否根据物理量的关系分为“自然融合”和“强制融合”。根据自然融合各物理量之间存在的关系融合多个传感器的输出信息量,导出过程非常复杂。强制融合不需要考虑物理量之间的关系,可以通过拟合方程式来融合多个参数,也可以通过神经网络的方法训练、学习融合样本,构建融合模型。