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题名物联网环境下异步多传感器数据深度融合算法研究
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作者
殷存举
张薇
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机构
江苏联合职业技术学院常州刘国钧分院
华东交通大学信息与软件工程学院
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出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第7期1321-1326,共6页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200642)。
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文摘
在物联网环境中,现有方法未考虑异步多传感器数据融合过程中权重和偏置的计算,从而导致信息出现缺失,降低融合结果的质量。为了改善这个问题,提出了一种考虑引入权重和偏置计算的异步多传感器数据深度融合算法。首先采用经验小波变换方法对异步多传感器数据展开重构处理,提高数据质量;其次利用逐步回归特征选择方法选取出最有信息量的特征,以减少冗余信息降低维度;最后,通过计算选择特征在深度融合过程中的权重与偏置,并结合深度自动编码器网络(DAEN网络),完成对异步多传感器数据的深度融合。结果表明,所提算法均方误差可维持在1.0 dB以下,平均绝对百分比误差在3.5%以下,拟合度为0.96,融合耗时在8.5s以下,具有较好的融合效果和效率。
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关键词
异步多传感器
数据融合
经验小波变换方法
逐步回归特征选择
DAEN网络
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Keywords
asynchronous multi-sensor
data fusion
empirical wavelet transform method
stepwise regression feature selection
DAEN network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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