資料介紹
為了對隨機擾動環境中得到的管道壁厚測量數據進行穩健融合估計, 提出了一種多傳感器測量數據的切尾加權融合算法。利用數據探測技術中的切尾均值概念構造最優加權因子, 從而求得多傳感器測量數據的穩健融合估計值。融合實例表明, 該算法能有效地提高系統測量的穩健性, 且具有精度高、運算簡單的特點。
關鍵詞 多傳感器 數據融合 信號處理 管道 無損檢測
Abstract A t rimmed mean- based weigh ted fusion algo rithm is developed fo r the robust fusion of the wall lo ss measurement data w ith a stochast ic no ise from mult isenso r1 The t rimmed mean method in exp lo rato ry data anal2 ysis is used to build the op t imal weigh ted facto rs, and the robust fused data of mult isenso r data is obtained as a result1 The fusion result s show that the robustness of themeasurement system is evident ly enhanced, and the al2 go rithm has specific advantages over some convent ional algo rithm s such as h igh- accuracy, and h igh- efficiency1
Key words M ult isenso r Data fusion Signal p rocessing P ipeline Nondest ruct ive test ing
關鍵詞 多傳感器 數據融合 信號處理 管道 無損檢測
Abstract A t rimmed mean- based weigh ted fusion algo rithm is developed fo r the robust fusion of the wall lo ss measurement data w ith a stochast ic no ise from mult isenso r1 The t rimmed mean method in exp lo rato ry data anal2 ysis is used to build the op t imal weigh ted facto rs, and the robust fused data of mult isenso r data is obtained as a result1 The fusion result s show that the robustness of themeasurement system is evident ly enhanced, and the al2 go rithm has specific advantages over some convent ional algo rithm s such as h igh- accuracy, and h igh- efficiency1
Key words M ult isenso r Data fusion Signal p rocessing P ipeline Nondest ruct ive test ing
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