基于物联网感知的煤矿安全监测数据级融合研究
王军号1
孟祥瑞2
1.安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001 安徽理工大学能源与安全学院,安徽淮南2320012.安徽理工大学能源与安全学院,安徽淮南,232001
摘要：针对煤矿安全监控的复杂性和不确定性,把物联网感知应用到安全监测系统中,在物联网感知层中构建了分布式星状无线传感器网络（DSWSN）,深入研究了物联网应用层中感知煤矿安全的数据级融合算法。运用置信距离测度与采集数据的时间戳相结合的动态限幅滤波算法对数据进行预处理以消除疏失误差,采用最优加权估计算法完成数据级融合,不需要具备传感器测量数据的任何先验知识,依据传感器方差的自相关和互相关估计,就可融合出均方误差最小且满足无偏性的数据融合值。仿真结果表明,本算法具有权值分布合理,绝对误差波动平稳,动态响应特性好,收敛速度快,能有效滤除干扰数据等特征,体现了算法的合理性和较强的鲁棒性,能够满足安全监测的需求。
关键词：物联网感知煤矿安全数据级融合
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(51074005)安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2010A084)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1401-1407 )
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