基于NB-IoT环境监测的多传感器数据融合技术

作     者：聂珲 陈海峰 NIE Hui;CHEN Haifeng

作者机构：西安邮电大学电子工程学院西安710121 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2020年第33卷第1期

页      面：144-152页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61306131)。 

主　　题：NB-IoT 并联型融合 模糊综合评价 卡尔曼滤波 熵值法 

摘      要：为了有效的对环境质量进行综合评价,结合窄带物联网(NB-IoT)技术和传感器技术构建的环境监测系统,对采集的温度、湿度、甲醛、粉尘(PM2.5)和总挥发有机化合物(TVOC)等环境因素进行多传感器数据融合研究。采用两级并联型融合方式对环境质量进行评价,融合前对采集的数据进行中值滤波剔除因外界干扰产生的异常数据;其次利用卡尔曼滤波算法对多组同类传感器数据融合,得到最佳的同类传感器值;最后运用模糊综合评价法将上一级融合后的各异类传感器进行决策层融合,其中的权重值由熵值法确定,隶属度函数采用高斯型。运用上述算法分别对不同环境场景进行测试,仿真结果表明通过多传感器数据融合能够获取更加丰富且有效的环境信息,消除单因子传感器对环境质量评价的简单性和局限性,提高整体环境质量评价的可靠性与准确性。