面向分布式多传感器的FOA大数据融合算法研究

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中文摘要：分布式多传感器融合能够获得更好的数据监控效果,构建一种分布式多传感器数据融合模型以解决数据融合中出现的时序偏差问题.该模型通过对多个传感器测量的数据值进行综合分析,基于相对梯度值剔除冗余干扰以改善数据融合的精度,并基于FOA优化算法模拟果蝇找寻食物的过程,在全局范围内寻找最优解,解决了传感器系统参数优化和选择时遇到的局部早熟问题.实验结果表明,采用FOA算法的多传感器融合效率更高、时间更短,随着数据源数量的增加,算法的融合精度衰减较慢.

作者：

王锦

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作者单位：

安徽电子信息职业技术学院信息工程学院,安徽蚌埠 233000

关键词：

分布式多传感器 FOA 大数据融合全局寻优

基金：

安徽省高校优秀青年人才支持计划项目安徽省质量工程项目安徽省质量工程教学创新团队项目安徽电子信息职业技术学院自然科学研究项目

项目编号：

gxyq20212812020jyxm01242022cxtdoll2021AHDZZK02

出版年：

2024

DOI：

10.19703/j.bbgu.2096-7276.2024.04.0010

北部湾大学学报

ISSN：

年,卷(期)：2024.39(4)