位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于正交基神经网络算法的多传感器数据融合方法
  • ISSN号:1004-1699
  • 期刊名称:《传感技术学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP212[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙410076, [2]湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金项目资助(60375001)
中文摘要:

为了改善多个同类传感器检测目标参数的性能,提出了一种基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法,用基于递推最小二乘法的神经网络算法对各传感器的量测数据进行处理,并用神经网络输出结果的平均值来实现多传感器的数据融合.为了验证算法的有效性,给出了多传感器数据融合的仿真实例.研究结果表明,基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法是有效的.

英文摘要:

To improve the detection character ot target parameter with- multi-sensor,information fusion method based on neural network with orthogonal basis functions and recursive least square algorithm is proposed. The detection data of the multi-sensor is processed using neural network approach based on recursive least square algorithm, and the average of the neural network outputs is used to implement multi-sensor information fusion. To validate the validity of the algorithm, the simulating example of the multi-sensor information fusion was given. The result shows that the information fusion approach of multi-sensor using orthogonal basis neural network based on the recursive least square algorithm is effective.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《传感技术学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:东南大学 中国微米纳米技术学会
  • 主编:黄庆安
  • 地址:南京市四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:dzcg-bjb@163.com
  • 电话:025-83794925
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-1699
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1322/TN
  • 邮发代号:28-366
  • 获奖情况:
  • 2011-2012年获中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2012年获第四届中国高校优秀科技期刊奖,2011年获中国精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18030