基于变异系数的模糊传感器数据融合方法.pdfVIP

2008年第27卷 第 1l期 传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies) 63 基于变异系数的模糊传感器数据融合方法 万树平 (江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌330013) 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。 关键词：模糊传感器；数据融合；特征指标；变异系数 中图分类号 ：TP274．2 文献标识码：A 文章编号：1000--9787(2008)11--0063-03 Fusionmethodforfuzzysensordatabased n m ● ● tilt ● ：l： 0n C0eIIlClent0I VarlanCe WAN Shu—ping (CollegeofInformationTechnology，JiangxiUniversityofFinanceandEconomic，Nanchang330013，China) Abstract：DuringinformationfusionofsensoPs，sometimeobjectshouldbeobservedfrom differentaspects，the goalofdatafusionisdiscriminatingthebelongingtypeoftheresearchobject．Basedonthetheoryofstatistic analysis，coefficientofvariance isused，anew fusionarithmeticforfuzzysensordataisproposed．Themethod needn’tassumethedistributionfunction，needn’tdefinetherelationshipmatrixinfluencedbysubjectivefactor．It canmakefulluseofdataandavoidlosingtheimportantextremedata，andmaketheconclusionmoresuitablefor thepractice．Thesimulatedexperimentshowsthatthealgorithm isnotonlyveryefficientbutalsosimple． Keywords：fuzzysensor；datafusion；characteristicindex；coefficientofvariance 0 引 言 1 变异系数 模糊传感器是以模糊理论为基础，能产生和处理与其 设有一组随机变量X 一， ，用来刻画物体的不同特 相关的符号信息 ，实现对被测对象信息自然语言用符号化 性。由于不同的特性有不同的度量单位，因此 ，需要用一个 来表示的智能传感器。其功能是实现从被测量数值域到符 不受单位限制的指标来反映各变量值之间的差异情况 ，这 号域的转换 ，产生被测信号的语言符号 。 就是变异系数。变异系数又叫离散系数，它是标准差与均 国内外许多的学者针对多传感器类型识别问题进行了 值之比，若以c 表示某随机变量