多源传感器监测及数据融合方法研究_王立锋.pdf
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1、第4 0卷第3期2 0 2 3年6月河 北 省 科 学 院 学 报J o u r n a l o f t h e H e b e i A c a d e m y o f S c i e n c e sV o l.4 0 N o.3J u n.2 0 2 3收稿日期:2 0 2 2-1 2-0 6基金项目:河北省省级科技计划资助(2 0 3 1 3 7 0 1 D);河北省科学院科技计划项目资金资助(2 3 6 1 2)作者简介:王立锋(1 9 7 8),男,河北衡水人,工程师,主要研究方向:大数据,算法.通信作者:唐 松(1 9 8 8),男,河南汝南人,硕士,工程师,主要研究方向:区块链,大
2、数据.文章编号:1 0 0 1-9 3 8 3(2 0 2 3)0 3-0 0 1 0-0 7多源传感器监测及数据融合方法研究王立锋1,唐 松2,5,连晓晓3,左北辰2,田灵娣4,杨 萌6(1.河北华烨冀科信息技术有限责任公司,河北 石家庄 0 5 0 0 8 1;2.河北省科学院应用数学研究所,河北省信息安全认证技术创新中心,河北 石家庄 0 5 0 0 8 1;3.河北省科学院,河北 石家庄 0 5 0 0 8 1;4.河北先河环保科技股份有限公司,河北 石家庄 0 5 0 0 3 5;5.巨鹿县应用技术研究院,河北 巨鹿 0 5 5 2 5 0;6.石家庄铁路职业技术学院康旅产业学院,河
3、北 石家庄 0 5 0 0 6 2)摘 要:针对多源传感器系统中存在着异常数据处理不及时、数据融合计算效率较低等问题,本文提出了一种基于L S TM和扩展卡尔曼滤波的多源传感器监测及数据融合方法,并以空气质量监测为例详细论述了该研究的应用。通过物联网采集模块,实现了传感器数据测量和传输,选用L S TM神经网络来对其进行异常数据处理,通过扩展卡尔曼滤波算法对测量过程产生的动态误差进行补偿,进而实现传感器目标状态高精度的测量,达到有效去除噪声影响的目的。最后,经过实验结果分析,表明该方法有较好的实践应用效果。关键词:传感器;扩展卡尔曼滤波算法;数据融合;监测中图分类号:T P 1 8;T P 2
4、 1 2 文献标识码:AR e s e a r c h o n m u l t i-s o u r c e s e n s o r m o n i t o r i n g a n d d a t a f u s i o n m e t h o d sWA N G L i f e n g1,T A N G S o n g2,5,L i a n X i a o x i a o3,Z u o B e i c h e n2,T I A N L i n g d i4,Y A N G M e n g6(1.H e b e i H u a y e J i k e I n f o r m a t i o n
5、T e c h n o l o g y C o.,L t d.,S h i j i a z h u a n g H e b e i 0 5 0 0 8 1,C h i n a;2.H e b e i I n f o r m a t i o n S e c u r i t y C e r t i f i c a t i o n T e c h n o l o g y I n n o v a t i o n C e n t e r,I n s t i t u t e o f A p p l i e d M a t h e m a t i c s,H e b e i A c a d e m y o
6、f S c i e n c e s,S h i j i a z h u a n g H e b e i 0 5 0 0 8 1,C h i n a;3.H e b e i A c a d e m y o f S c i e n c e s,S h i j i a z h u a n g H e b e i 0 5 0 0 8 1,C h i n a;4.H e b e i X i a n h e E n v i r o n m e n t a l P r o t e c t i o n T e c h n o l o g y C o.,L t d.,S h i j i a z h u a n
7、g H e b e i 0 5 0 0 3 5,C h i n a;5.J u l u C o u n t y I n s t i t u t e o f A p p l i e d T e c h n o l o g y,J u l u H e b e i 0 5 5 2 5 0,C h i n a;6.K a n g l v I n d u s t r i a l o f C o l l e g e,S h i j i a z h u a n g I n s t i t u t e o f R a i l w a y T e c h n o l o g y,S h i j i a z h
8、u a n g H e b e i 0 5 0 0 6 2,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n g a t t h e p r o b l e m s o f u n t i m e l y a b n o r m a l d a t a p r o c e s s i n g a n d l o w e f f i c i e n c y o f d a t a f u s i o n c a l c u l a t i o n i n m u l t i-s o u r c e s e n s o r s y s t e m s,a m u l t i-
9、s o u r c e s e n s o r m o n i t o r i n g a n d d a t a f u s i o n m e t h o d b a s e d o n L S TM a n d e x t e n d e d K a l m a n f i l t e r i n g i s p r o p o s e d,a n d t h e a p p l i c a t i o n o f t h i s r e s e a r c h i s d i s c u s s e d i n d e t a i l u s i n g a i r q u a l i
10、 t y m o n i t o r i n g a s a n e x a m p l e.T h r o u g h t h e I o T a c q u i s i t i o n m o d u l e,t h e s e n s o r d a t a m e a s u r e m e n t a n d t r a n s m i s s i o n a r e r e a l i z e d,a n d t h e L S TM n e u r a l n e t w o r k i s s e l e c t e d t o p r o c e s s t h e DOI:
11、10.16191/ki.hbkx.2023.03.007第3期王立锋等:多源传感器监测及数据融合方法研究a b n o r m a l d a t a.T h e e x t e n d e d K a l m a n f i l t e r a l g o r i t h m i s u s e d t o c o m p e n s a t e t h e d y n a m i c e r r o r g e n e r a t e d b y t h e m e a s u r e m e n t p r o c e s s,w h i c h c a n a c h i e v e
12、h i g h-p r e c i s i o n m e a s u r e m e n t o f t h e t a r g e t s t a t e o f t h e s e n s o r a n d a c h i e v e t h e p u r p o s e o f e f f e c t i v e l y r e m o v i n g t h e i n f l u e n c e o f n o i s e.E x p e r i m e n t a l r e s u l t s a n a l y s i s s h o w s t h a t t h e
13、p r o p o s e d m e t h o d h a s g o o d p r a c t i c a l a p p l i c a t i o n e f f e c t s.K e y w o r d s:S e n s o r;E x t e n d e d K a l m a n f i l t e r i n g a l g o r i t h m;D a t a f u s i o n;T r u s t e d m o n i t o r i n g0 引言随着计算机技术和物联网技术的不断发展,越来越多智能化设备出现在人们生活和工作中,而多源传感器技术是实现各种设备
14、智能化的基础之一,因此,多源传感器数据的融合处理方法也变得越来越重要。多源传感器数据融合是指根据不同的置信度观察共同的目标特征参数,充分利用冗余传感器来采集信息,在空间或时间上将互补的信息结合起来。它在追踪溯源、人机交互、车辆精准定位等方面具有重要意义,而且在空气质量监测中也有广泛的应用。在多源传感器系统中,研究如何有效、全面地利用多传感器信息,以提升传感器数据收集的准确度,已成为全球研究热点领域。本文主要针对空气质量检测领域多源传感器数据的融合处理方法进行研究。1 相关研究概述在多传感器系统中,实现数据融合的关键是使用数据处理算法协调所有传感器,将信息组合形成一个整体,进而获得高质量、有用的
15、测量数据1。G a o等人2提出了随机加权的方法,通过最优权重分布实现多传感器数据的最优融合,该方法需要过多的人为干预,智能化不足。D i n g等人3提出了一种基于卡尔曼滤波算法的数据融合方法,用于融合姿态传感器的采样信号,详细分析了数据融合方法在智能助行器跌倒检测系统中的应用。邱春荣4利用B P神经网络模型,通过选取适当的神经网络节点及其相应的模型参数,实现了多传感器节点之间的数据融合,但计算量较大。蔺万科等人5针对多源传感器协同监测,森林火灾早期发生时识别不够精确等问题,提出了一种基于最优聚类中心与权重欧式距离的多源异质传感器数据融合方法,该方法和传感器数据样本相关性较大。朱菊香等人6设
16、计实现了通过S TM 3 2单片机采集多个传感器用来监测室内有毒有害气体,使用卡尔曼滤波算法处理,然后通过N B-I o T模块传输发给手机A p p,但没有考虑多源传感器输出异常值时会发出误报的情况。岳亚军等人7通过多源传感器监测空气质量评价的6种污染物指标,搭建了空气质量远程智能校准系统,该方法系统组成复杂,难以快速应用实施。本文提出一种基于L S TM和扩展卡尔曼滤波的多源传感器融合方法(以下简称“多源传感器融合方法”),具有通用性好、容错率高、可扩展性强、可操作性高等优点。2 多源传感器数据采集融合计算提出的多源传感器数据采集融合方法,分三个步骤:a.基于传感器数据采集系统的硬件设计完
17、成数据采集和传输。b.基于L S TM算法完成异常数据预处理。c.基于扩展卡尔曼滤波算法完成数据融合计算。以空气质量监测为例,从数据采集、预处理和融合计算方面详细论述该方法的全过程应用,具体执行流程如图1所示。首先三个监测站点通过本文设计的传感器采集模块分别采集PM 2.5、PM 1 0、S O2等空气质量传感器数据,通过N B I OT上传至数据预处理平台进行异常值监测,对识别得到的异常值进行融合计算,下面详细介绍计算流程。11河北省科学院学报2 0 2 3年第4 0卷图1 多源传感器数据采集融合算法的空气质量监测流程2.1 空气质量传感器数据采集2.1.1 空气质量监测节点硬件模块设计传感
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