多傳感器系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化實現(xiàn)及信息融合算法研究.pdf

1、隨著Internet的發(fā)展和普及，基于Internet的有線或無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成為工業(yè)和民用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)遠程監(jiān)測和控制的重要手段?，F(xiàn)有的以 RS232/RS485協(xié)議以及以工業(yè)現(xiàn)場總線為傳輸手段的多傳感器系統(tǒng)已經(jīng)遠遠不能滿足現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)遠程監(jiān)測和控制的要求，目前，基于Internet的多傳感器網(wǎng)絡(luò)化的監(jiān)測和控制技術(shù)呈現(xiàn)出較高需求態(tài)勢，特別是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在中國的迅速發(fā)展。因此開發(fā)基于Internet的遠程監(jiān)測和控制系統(tǒng)，并能兼容現(xiàn)有的RS

2、232/RS485以及現(xiàn)場總線系統(tǒng)是勢在必行的。其次，對于一個復(fù)雜的多傳感器系統(tǒng)，在進行網(wǎng)絡(luò)傳輸之前有必要對多傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，以緩解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的負荷。對于基于多傳感器系統(tǒng)的智能車輛，以及空天飛行器，最主要的融合手段仍然是卡爾曼濾波技術(shù)，但是對于較復(fù)雜的系統(tǒng)，隨著狀態(tài)變量維數(shù)的增加，集中式卡爾曼濾波算法的計算量會呈指數(shù)上升。針對上述情況，本項目給出了相應(yīng)的解決方案，主要包括以下研究內(nèi)容：
　　(1)通過對常用的嵌入式Intern

3、et實現(xiàn)方法的學(xué)習(xí)，確定了微處理器結(jié)合以太網(wǎng)控制器的設(shè)計方案，并根據(jù)該方案設(shè)計了以 ATmeaga128為控制核心，以RTL8019AS為以太網(wǎng)控制芯片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器。通過對比常用的嵌入式操作系統(tǒng)，確定了以 NUT/OS操作系統(tǒng)為開發(fā)平臺，并在該平臺的基礎(chǔ)上開發(fā)了滿足工程需求的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序。使用該系統(tǒng)用戶可以通過Internet實現(xiàn)對現(xiàn)場的監(jiān)控。
　　(2)對于一個復(fù)雜的多傳感器系統(tǒng)，在進行網(wǎng)絡(luò)傳輸之前有必要對多傳感器的數(shù)據(jù)進行融合

4、，以緩解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的負荷。本文對基于多傳感器的分布式信息融合算法進行了研究，主要研究了聯(lián)邦卡爾曼濾波算法。通過對INS/GPS/SS組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模，使用聯(lián)邦卡爾曼濾波算法對 INS，GPS和星敏感器多傳感器的數(shù)據(jù)進行了融合處理，通過仿真實驗驗證了聯(lián)邦濾波算法的有效性。
　　(3)其次，針對復(fù)雜導(dǎo)航系統(tǒng)中聯(lián)邦卡爾曼濾波器的各局部濾波器在高維狀態(tài)變量情況下濾波計算量大的弱點，在各個局部濾波器中使用EM算法，即在EM算法的E步使用卡爾曼