【摘 要】
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封闭三维空间的流场分布对通风系统设计至关重要.文中针对多个传感器组成的风速传感器阵列的测量数据处理,提出一种基于相关性函数-卡尔曼滤波算法的多传感器数据融合算法.对多个传感器测量的无效数据点,运用相关性判定方法,排除测量数据中的无效数据.然后将传感器标定输出数据和方差作为卡尔曼滤波的初始预估值和初始方差估计,进行多传感器数据的融合.与普通传感器标定的测量相比,通过该方法融合得到的风速数据测量误差更小.测量数据融合实验结果表明,该方法能有效提高测量精度,基于该数据处理方法得到的三维空间流场测量实验结果准确可
【机 构】
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上海理工大学 信息化办公室,上海200093;上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093
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封闭三维空间的流场分布对通风系统设计至关重要.文中针对多个传感器组成的风速传感器阵列的测量数据处理,提出一种基于相关性函数-卡尔曼滤波算法的多传感器数据融合算法.对多个传感器测量的无效数据点,运用相关性判定方法,排除测量数据中的无效数据.然后将传感器标定输出数据和方差作为卡尔曼滤波的初始预估值和初始方差估计,进行多传感器数据的融合.与普通传感器标定的测量相比,通过该方法融合得到的风速数据测量误差更小.测量数据融合实验结果表明,该方法能有效提高测量精度,基于该数据处理方法得到的三维空间流场测量实验结果准确可靠.
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