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摘要
针对多个传感器数据融合时,融合结果受异常和噪声影响,并且容易丢失局部环境特征的问题,提出一种基于时空预处理的DS证据方法。首先,通过设计的空间和时间一致性指标剔除可疑异常数据,并采用区域熵捕获特征数据;然后,根据特征位置和传感器空间关系定义约束条件,计算数据可信度;最后,以可信度为权值组合所有数据。以综合管廊内的甲烷浓度传感器作为数据源进行实验,数据融合结果能够准确反映甲烷浓度正常和泄漏情况,融合算法具有噪声过滤和特征保持性能。
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针对多个传感器数据融合时,融合结果受异常和噪声影响,并且容易丢失局部环境特征的问题,提出一种基于时空预处理的DS证据方法。首先,通过设计的空间和时间一致性指标剔除可疑异常数据,并采用区域熵捕获特征数据;然后,根据特征位置和传感器空间关系定义约束条件,计算数据可信度;最后,以可信度为权值组合所有数据。以综合管廊内的甲烷浓度传感器作为数据源进行实验,数据融合结果能够准确反映甲烷浓度正常和泄漏情况,融合算法具有噪声过滤和特征保持性能。
