论文研究-嵌入式数据融合系统的设计与实现.pdf

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介绍了一个基于ARM9嵌入式系统的数据融合平台设计与实现过程。采用S3C2440嵌入式微处理器、ZigBee无线传感器网络和实时Linux操作系统,集成单传感器数据融合与多传感器数据融合两套算法,能够依据环境切换融合算法,并可方便地集成各种数据融合算法,特别适用于旧系统改造、流动式数据检测与控制等场合。
张辉宜,沈晖,陶永:嵌入式数据融合系统的设计与实现 2011,47(2) 67 (3)将数据进行有敚性分析后获得一组一致性测量数据; (4)采用基于均值的递推融合方法将测量数据分组融合。 是否为单传感器融合 是 将上述单传感器算法和多传感器算法编写完毕后封装成 获取缓冲数据,并自增当 a库文件,用于后续静态链接,因此具备更高的模块化性能和 前采集次数 可移植性,方便扩展。 34GUI设计 采集次数是否 轮判断次数 本系统采用 Qtopia-220作为本嵌入式数据融合系统平台 的GUI开发工具, Qtopia是适用于嵌入式 Linux所支持的单 否清零采集次数和各传感器离异 应用设备的主导性应用框架,能够稳定、可靠地运行于嵌入式 数据产生次数 Linux下,并且可以快速构建个可视化嵌入式软件系统围 分布图法判断 QtopiagUI程序框架结构如图4。 离异数据 用户界面主线程 是否有离异数据 传感器数据/ GUI图形库 状态读取线程 数据融合线程 判断离异数据发生位置,并自增该位置 离异数据产生次数 传感器控制线程 数据显示线程 数据融合库 一是否有传感器产生 图4GUI程序框架结构图 异数据达到阈值 获取指定传感器 缓冲数据 在完成 Qtopia在 Linux上的移植安装后,在PC平台上开 发,通过αv进行界面仿真,最终将程序使用交叉编译器编译 剔除该传感器 链接生成可执行文件后移至S3C2440平台。 数据融合平台以采集温湿度为例,界面有4个标签页,分 4否。是香有半数以 是 别用于设置、数据实时显示、曲线图显示、融合算法切换。在 传感器失效 此数据融合系统开始运行时,屏幕显示可用的传感器。融合 多传感器 单传感器 融合方案 融合方案 平台默认使用自适应数据融合如图5。在手动模式下,可选 择单/多传感器数据融合,若选择单传感器数据融合,可在可用 图3数据融合方案切换流程图 传感器列表中选择用于数据融合的传感器。 器获得的数据剔除离异数据得到一致性测量数据后按照对称 开始运行后,在数据显示界面中提示当前运行模式和正 原则分为两组Tm,T2,相对应标准差分别为: 在运行的传感器、各传感器的实时数据,以及数据融合结果, 如图6。同时在曲线图显示界面有当前传感器数据和融合数 ∑(T1-7) 1∑(T2 72)2 据的实时线性图显示。若当前选择的融合模式为多传感器融 分批估计所得融合值方差为:b+=()1+HRm1,因合时,则当出现失效或异常的传感器时,会停用此传感器,并 两组数据算术平均值1,72为同一批测量数据因此结果的方显示异常的传感器。 差为=∞。这里取测量方程系数矩阵H=[,测量噪声 协方差矩阵R= 推得合 故有融合值 DF回 0 Datn Fusion System for 0 Embedded =GHRT= 53C2440 G;+ 0 它滑[ w 1+2.2 在单传感器系统中引入数据融合方法,可提高数据处理 的精度。将n个样本观测值细分成k组,各细分组所对应的 k个样本均值是不等精度的,可假想为来自k个不同传感器的 样本观测值,于是单传感器系统的参数佔计问题就转化为多 图5数据融合模式设置界面 图6数据显示界面 传感器系统的参数估计问题,从而为在单传感器系统中应用源 于多传感器系统的数据融合方法奠定了基础。具体步骤如下:4实例分析 (1)加大传感器的采样频率,以使传感器在单位时间內获 以校园网络分中心机房温度监控为例。数据融合平台的6 得k倍的采样数据; 个温度传感器在4个采样时刻测取的4组温度数据如表1所示。 (2)将单位时间内获得的k个数据按值排序 (下转98页

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    2019-09-11
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