作者：聂珲,陈海峰 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2020年第01期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2020010250 DOC编号：DOCCGJS2020010259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《面向任务的成像卫星传感器观测能力度量方法》PDF+DOC2013年第12期 王伟,郑重,李鹏飞,陈能成 《基于卡尔曼滤波的信息融合技术在区域化探异常综合评价中的应用探索》PDF+DOC2006年第05期 郭科,陈聆,唐菊兴,魏友华,彭继兵 《药材秧苗培育环境自动控制系统的设计》PDF+DOC2016年第12期 孙滨,周育辉,李军民 《基于NB-IOT的智能窖井盖监控系统的研究》PDF+DOC2020年第16期 孙嘉钰,李红,陈银亮,刘业林,骆琪,蔡天鹏 《室内人员高精度推航定位技术与应用》PDF+DOC2019年第07期 林梓强 《煤层气开发数据采集与远程监控系统设计》PDF+DOC2019年第08期 李自成,刘庆,王后能,熊涛 《基于序贯式卡尔曼滤波的车辆定位新方法》PDF+DOC2018年第06期 汤代佳,潘蛟 《卡尔曼滤波在故障诊断中的应用》PDF+DOC1995年第05期 李根成,王镛根 《测控系统故障诊断》PDF+DOC2005年第07期 杨育武,马静 《卡尔曼预测滤波对跟踪传感器延迟补偿的算法研究》PDF+DOC2006年第06期 黄永梅,张桐,唐涛,马佳光

    • 为了有效的对环境质量进行综合评价，结合窄带物联网(NB-IoT)技术和传感器技术构建的环境监测系统，对采集的温度、湿度、甲醛、粉尘(PM2.5)和总挥发有机化合物(TVOC)等环境因素进行多传感器数据融合研究。采用两级并联型融合方式对环境质量进行评价，融合前对采集的数据进行中值滤波剔除因外界干扰产生的异常数据；其次利用卡尔曼滤波算法对多组同类传感器数据融合，得到最佳的同类传感器值；最后运用模糊综合评价法将上一级融合后的各异类传感器进行决策层融合，其中的权重值由熵值法确定，隶属度函数采用高斯型。运用上述算法分别对不同环境场景进行测试，仿真结果表明通过多传感器数据融合能够获取更加丰富且有效的环境信息，消除单因子传感器对环境质量评价的简单性和局限性，提高整体环境质量评价的可靠性与准确性。

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