基于变异系数的模糊传感器数据融合方法  

Fusion method for fuzzy sensor data based on coefficient of variance

作　　者：万树平[1] 

机构地区：[1]江西财经大学信息管理学院,江西南昌330013

出　　处：《传感器与微系统》2008年第11期63-65,共3页Transducer and Microsystem Technologies

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10626029);江西省自然科学基金资助项目(0611082);江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ08350)

摘　　要：在多传感器信息融合过程中,有时要利用多传感器对某一对象进行不同方面观测,而数据融合的目的是要对研究对象进行类型识别。根据统计分析理论,利用变异系数,给出了一种新的模糊传感器数据的融合算法。该方法不需要假设总体的分布类型,不需要定义受主观因素影响的关系矩阵,可以充分利用测量数据,避免丢失重要的极端数据,使结论更符合实际。仿真实验表明:算法有效,非常简单。During information fusion of sensors, sometime object should be observed from different aspects, the goal of data fusion is discriminating the belonging type of the research object. Based on the theory of statistic analysis,coefficient of variance is used, a new fusion arithmetic for fuzzy sensor data is proposed. The method needn＇ t assume the distribution function, needn＇ t define the relationship matrix influenced by subjective factor. It can make full use of data and avoid losing the important extreme data, and make the conclusion more suitable for the practice. The simulated experiment shows that the algorithm is not only very efficient but also simple.

关 键 词：模糊传感器 数据融合 特征指标 变异系数 

分 类 号：TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]