基于GD_FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合_高尚.pdf下载

weixin_39820835 2023-09-17 09:31:56

基于GD_FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合_高尚 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_40892064/88287228?utm_source=bbsseo

...全文

6 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

基于GD_FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合_高尚

随着传感器技术的快速发展，多传感器系统在各个领域得到了广泛应用。多传感器系统能够提供更全面、更准确的信息，但同时也带来了数据融合的挑战。如何有效地融合来自多个传感器的数据，以实现对目标的准确跟踪和识别，是多传感器数据融合领域的核心问题。传统数据关联算法的局限性传统的概率数据关联算法（PDA）主要针对单目标跟踪问题，无法有效处理多目标场景。而多模型概率数据关联算法（MMPDA）虽然能够处理多目标，但其假设目标模型是已知的，无法应对目标模型不确定性的情况。

1. 引言微机电系统（MEMS）传感器，如加速度计、角速率传感器和磁强计，在导航、控制、机器人等领域得到广泛应用。然而，单个MEMS传感器存在精度低、漂移大、易受噪声干扰等问题，难以满足高精度应用需求。为了提高传感器测量精度，需要对来自不同传感器的测量数据进行融合。卡尔曼滤波作为一种经典的线性最优估计方法，能够有效地融合来自不同传感器的测量数据，并对系统状态进行最优估计，从而提高系统精度。本文将详细介绍基于卡尔曼滤波的MEMS加速度计、角速率和磁强计传感器融合算法，并提供相应的MATLAB代码实现。

IＭＭ_ＭSPDA关联算法多传感器多目标数据融合完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

危化品泄漏事故一旦发生，会造成巨大的经济损失和人员伤亡。快速准确地定位泄漏源是及时处置事故的关键。近年来，基于优化算法的泄漏源定位方法因其效率高、精度高等特点而受到广泛关注。本文提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法（IHHO）的危化品溯源定位-泄漏源定位算法。该算法通过引入自适应惯性权重和交叉学习策略，提高了哈里斯鹰优化算法的全局搜索能力和局部搜索能力，进而提高了泄漏源定位的精度和效率。本文还给出了算法的Matlab代码实现，并通过仿真实验验证了算法的有效性。

下载资源悬赏专区

13,656

社区成员

12,674,681

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章