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![可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)傳感器.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/ea537318-1d13-4a9c-9bfd-e39b86d8cd9c/ea537318-1d13-4a9c-9bfd-e39b86d8cd9c1.gif)
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文檔簡介
1、可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)是目前信息科學(xué)和計算機(jī)領(lǐng)域研究的一個新的熱點問題,它是將多個傳感器節(jié)點放置在人體等目標(biāo)載體不同位置從而實時監(jiān)測、追蹤載體信息的一種新型無線網(wǎng)絡(luò),本文研究的異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合算法以可穿戴傳感網(wǎng)絡(luò)為應(yīng)用背景。
異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合算法以計算載體姿態(tài)為核心,利用濾波算法降低噪聲,提高計算的準(zhǔn)確性。根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境,載體姿態(tài)可以選擇歐拉角、四元數(shù)以及旋轉(zhuǎn)矩陣等多種方法來表示,而且不同表示方法之間還可以互相轉(zhuǎn)換。關(guān)于載體姿
2、態(tài)的計算方法,分別針對加速度傳感器、角速度傳感器和磁力傳感器進(jìn)行研究,分析三種傳感器在姿態(tài)計算方面的應(yīng)用和方法。在濾波算法方面,研究了目前廣泛應(yīng)用的線性離散Kalman濾波算法和適用于非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展Kalman濾波算法以及無味Kalman濾波算法,同時進(jìn)一步研究基于自適應(yīng)濾波的數(shù)據(jù)融合算法,包括最小均方(LMS)算法和遞推最小二乘(RLS)算法,并通過仿真實驗分析對比各種算法的優(yōu)劣。
本文在LMS算法基礎(chǔ)上,結(jié)合加速度傳感器
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