[发明专利]一种多传感器融合系统

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感网领域，特别涉及一种多传感器融合系统。

背景技术

无线传感网已经广泛应用于各个领域的监测，但是目前的各种监测系统多是利用单类型的传感器，有采用多类型传感器的系统，但依然是从多个方面孤立反映信息,各个参量之间并无太多融合，因此在状态判别过程中准确率较低。并且，目前多数的监测系统成本很高，无线组网后，数据传输存在很大的不稳定性，难以实现对目标环境尤其是复杂环境的全面监测。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种多传感器融合系统，具有结构简单使用方便的特点。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种多传感器融合系统，包括多个基于ZigBee的无线监测节点，各个监测节点的数据分别接至数据预处理单元，数据预处理单元接数据融合中心。

所述数据预处理单元对各个节点数据赋予一个概率值，所述数据融合中心利用预设的融合规则将各传感器数据融合，再根据决策规则得到决策结果。

本发明与现有技术相比，能根据不同的传感器数据概率赋值，将多个传感器的数据进行融合，并根据不同的规则得到最终结果，从而得到全方位的监测，具有成本低，灵活性高，方便配置，可靠性高等各种优点，提高全系统的性能。

附图说明

附图为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行更详尽的说明。

如图所示，本发明为一种多传感器融合系统，包括两个基于ZigBee的无线监测节点，各个监测节点的数据分别接至数据预处理单元，数据预处理单元对各个节点数据赋予一个概率值，数据预处理单元接数据融合中心，数据融合中心利用预设的融合规则将各传感器数据融合，再根据决策规则得到决策结果。

在数据预处理单元执行数据提取、翻译等基本功能之外，还对每个传感器节点进行概率赋值，概率的具体赋值原则上由人为自由确定，但是在实际例子中，还是要依据不同的环境稍作区别，或者通过实验来选择合适的值。

在数据融合中心，根据贝叶斯估计、加权平均等规则合成数据，然后再根据不同的决策规则如基于最小风险等得到决策结果。