基于灵敏感知的异构传感器协作数据清洗机制

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基于分子手性的分子传感器的制备及其在环境监测中的应用研究

基于分子手性的分子传感器的制备及其在环境监测中的应用研究分子传感器是一种基于分子识别的传感器，常常用于对环境中的目标分子进行检测和监测。

其中，基于分子手性的分子传感器在近年来受到了广泛的关注。

本文将会介绍基于分子手性的分子传感器的制备方法以及其在环境监测中的应用研究。

一、基于分子手性的分子传感器的制备方法分子手性是有机分子特有的性质之一，具有手性的有机分子可以有左右两种异构体，分别为L和D型异构体。

这两种异构体的结构完全相同，但它们的光学旋转性质和生物学反应性质却存在较大的差异。

基于分子手性的分子传感器利用了这种异构体之间的差异，从而可以对环境中的目标手性分子进行高效识别和检测。

其制备方法主要包括以下几种：1、手性识别分子的选择和设计选择或设计出合适的手性识别分子对于制备基于分子手性的传感器是非常关键的。

这些手性识别分子通常具有一定的手性选择性，即能够与目标手性分子发生特异性识别和相互作用。

2、手性识别分子的修饰和固定在手性识别分子表面引入一些特定的修饰基团可以进一步增强其与目标手性分子之间的作用力。

同时，将手性识别分子固定在具有良好生物相容性的基质上可以将其应用于生物样品中。

3、传感信号的转换和放大将目标手性分子与手性识别分子结合后，需要将这种分子识别事件转换成电化学、荧光或其他物理化学信号。

这需要引入适当的信号转换和放大机制，以提高检测灵敏度和可靠性。

二、基于分子手性的分子传感器在环境监测中的应用研究基于分子手性的分子传感器已经被广泛应用于环境污染物和有毒化学物质的监测。

以下列举几个具有代表性的应用例子：1、手性污染物的检测手性污染物是一类环境中比较常见的有机化合物，其中包括手性农药、手性药物、手性化学农药等。

这些污染物的不同手性异构体在水液和空气中分布不同，因此需要针对不同场合和物质设计合适的传感器。

2、生物样品中的手性检测在临床医学和药物化学领域，手性分子的识别和分离有着极其重要的意义。

异构传感器数据的融合与应用研究

异构传感器数据的融合与应用研究随着计算机科技的发展和应用场景的不断扩展，智能化已经成为了当前社会发展的关键词之一。

而作为智能化的基础之一——传感器技术也在不断的发展和完善，其中以异构传感器技术的应用最为广泛。

异构传感器指的是由不同类型的传感器组成的传感器网络，可以很好的解决单一传感器无法满足复杂环境监测和数据采集需求的问题。

但由于不同类型的传感器对环境的敏感度和采集数据的方式等存在差异，因此如何实现异构传感器数据的融合成为了当前研究的热点之一。

本篇文章将基于此，探讨异构传感器数据融合的相关研究和应用。

一、异构传感器数据的融合技术1.数据预处理传感器存在着高斯白噪声和随机误差等干扰，因此需要进行数据预处理。

对于不同类型传感器的数据，需要针对其特征进行差异化处理。

例如，对于温度传感器和湿度传感器，可以选取平滑算法进行数据平滑，而对于CO2传感器，则可通过去均值算法进行数据校正。

2.传感器信息融合传感器信息融合包括时间融合和空间融合。

时间融合是指对于同一地点的不同类型的传感器数据，在时间维度上对数据进行融合；而空间融合则是指在空间维度上进行数据的融合。

空间融合可以采用叠加加权平均的方式，将不同类型传感器的数据进行加权平均，进而得到整体数据。

3.数据矫正对于依据环境采集数据的传感器，其所采集的信息受到环境条件的影响而发生变化，因此需要数据矫正。

数据矫正的方法包括参数校正，比例校正等。

例如，对于CO2传感器，则可以通过温度校正和湿度校正等方法来避免环境因素影响带来的失准数据。

二、异构传感器数据融合的应用研究1.环境监测异构传感器数据融合技术可以在环境监测领域发挥重要作用。

例如，在气象监测中，可以使用温度、湿度、风速和气压等不同类型的传感器，通过对数据的融合来获取气象数据。

此外，在水质监测中，可以使用多种水质传感器和流量传感器等，通过对数据的融合来监测水质变化。

2.健康监测异构传感器数据融合对于健康监测的应用也具有很大价值。

八部门印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》的通知

八部门印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》的通知作者：来源：《中国信息化》2021年第10期物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）物联网是以感知技术和网络通信技术为主要手段，实现人、机、物的泛在连接，提供信息感知、信息传输、信息处理等服务的基础设施。

随着经济社会数字化转型和智能升级步伐加快，物联网已经成为新型基础设施的重要组成部分。

为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，打造系统完备、高效实用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系，推進物联网新型基础设施建设，充分发挥物联网在推动数字经济发展、赋能传统产业转型升级方面的重要作用，制定本计划。

（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，坚持问题导向和需求导向，打造支持固移融合、宽窄结合的物联网接入能力，加速推进全面感知、泛在连接、安全可信的物联网新型基础设施建设，加快技术创新，壮大产业生态，深化重点领域应用，推动物联网全面发展，不断培育经济新增长点，有力支撑制造强国和网络强国建设。

（二）基本原则聚焦重点，精准突破。

聚焦感知、传输、处理、存储、安全等重点环节，加快关键核心技术攻关，提升技术的有效供给；聚焦发展基础好、转型意愿强的重点行业和地区，加快物联网新型基础设施部署，提高物联网应用水平。

需求牵引，强化赋能。

以社会治理现代化需求为导向，积极拓展应用场景，提升社会治理与公共服务水平；以产业转型需求为导向，推进物联网与传统产业深度融合，促进产业提质增效；以消费升级需求为导向，推动智能产品的研发与应用，丰富数字生活体验。

统筹协同，汇聚合力。

充分发挥地方政府在新型基础设施建设规划、投资布局中的统筹引导作用，形成政策合力；充分发挥科研院所、高校、企业在技术攻关、成果转化中的创新主体作用，形成技术合力；充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，调动各方积极性，形成产业合力。

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。

其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。

本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。

本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。

在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。

这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。

本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。

我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。

我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。

本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。

我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。

二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。

需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。

接下来，对预处理后的数据进行特征提取。

特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。

对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。

数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。

根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。

加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。

基于多传感器融合的协同感知方法

基于多传感器融合的协同感知方法
王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【期刊名称】《雷达学报(中英文)》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】该文提出了一种新的多模态协同感知框架,通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。

首先,构建了一个多模态融合的基线系统,能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据,为后续研究提供了可比较的基准。

其次,在多车协同环境下,探索了多种流行的特征融合策略,包括通道级拼接、元素级求和,以及基于Transformer的融合方法,以此来融合来自不同类型传感器的特征并评估它们对模型性能的影响。

最后,使用大规模公开仿真数据集OPV2V进行了一系列实验和评估。

实验结果表明,基于注意力机制的多模态融合方法在协同感知任务中展现出更优越的性能和更强的鲁棒性,能够提供更精确的目标检测结果,从而增加了自动驾驶系统的安全性和可靠性。

【总页数】10页(P87-96)
【作者】王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院;北京理工大学信息与电子学院;西北工业大学自动化学院;北京理工大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于多层感知器的无线传感器网络分布式协同训练方法研究
2.水泥窑协同处置垃圾煅烧熟料的经验
3.基于信息融合的电网运行事件协同感知与交互方法
4.基于毫米波传感器与激光雷达信号融合的自动驾驶障碍物感知方法
5.基于多传感器的城市隧道环境监测数据协同融合方法研究
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传感器信息融合技术介绍

拓展系统感知能力
通过融合不同传感器的信息，可以拓展系统的感知能力，使其能够感知到更广泛的环境信息和目标状态。
多传感器信息融合可以增强系统对故障和干扰的鲁棒性，因为即使某个传感器出现故障，系统仍然可以依靠其他传感器继续运行。
应用领域及前景展望
应用领域
传感器信息融合技术已经广泛应用于军事、工业、农业、医疗、交通等领域。例如，在军事领域，它可以用于目标跟踪、战场态势感知等；在工业领域，它可以用于智能制造、工业自动化等；在医疗领域，它可以用于远程医疗、健康监测等。
卡尔曼滤波法
利用系统状态方程和观测方程，对系统状态进行最优估计。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，利用先验信息和观测数据对未知参数进行估计。
Dempster-Shafer证据理论
通过信任函数和似然函数对多源信息进行融合。
深度学习在信息融合中应用
卷积神经网络（CNN）
用于图像传感器信息融合，提取图像中的深层特征。
避免出现矛盾和错误。
05
实时动态系统设计与实现
实时动态系统架构设计思路
分布式架构
采用分布式架构设计，将传感器信息采集、处理、融合等功能分散到不同的节点上，提高系统的可扩展性和可靠性。
模块化设计
将系统划分为多个功能模块，每个模块负责特定的功能，便于开发和维护。
实时性保障
通过优化数据传输和处理流程，减少系统延迟，确保实时性要求得到满足。
03
信息融合算法及策略
数据预处理与特征提取方法
数据清洗
去除重复、异常和噪声数据，保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合后续处理的格式，如标准化、归一化等。
特征提取
从原始数据中提取出与任务相关的特征，如统计特征、时域特征、频域特征等。

数据要素的融合创新

数据要素的融合创新1.引言1.1 概述数据要素的融合创新是近年来信息技术领域的一个热门话题。

随着大数据时代的到来，各行各业产生的数据量越来越庞大，这些数据往往来自于不同的来源、格式和结构，对其进行合理的整合和利用成为了一个亟待解决的问题。

数据要素的融合创新主要指的是将来自于不同数据源的多个数据要素进行有效的组合和整合，使其之间具有更高的数据价值和应用潜力。

数据要素可以是任何类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。

通过融合这些数据要素，可以实现更全面、准确和深入的数据分析和应用。

数据要素的融合创新是一个综合性的过程，需要运用到数据融合方法和技术。

常见的数据融合方法包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据抽取以及数据规约等。

数据要素的融合技术则涵盖了数据存储、数据处理、数据挖掘和数据可视化等方面的技术。

数据要素的融合创新对于推动信息技术的发展和应用具有重要意义和深远影响。

首先，通过融合不同数据要素，可以获取更全面、准确和有代表性的数据集，从而提高数据分析和应用的可信度和可靠性。

其次，通过数据要素的融合，可以发现隐藏在数据中的潜在关联和模式，为决策提供更多的参考依据。

此外，数据要素的融合还可以促进不同领域之间的信息交流和知识共享，从而推动跨学科、跨行业的创新和发展。

未来，数据要素的融合创新仍然面临着许多挑战和机遇。

随着技术的不断进步和发展，我们将能够应对更加复杂和多样化的数据要素融合问题。

同时，随着数据资源不断增加和数据应用场景的不断扩展，数据要素的融合创新也将呈现出更加多元化和个性化的特点。

综上所述，数据要素的融合创新是信息技术领域的一个重要研究方向。

通过融合不同数据要素，我们可以发挥数据的最大价值，推动信息技术的发展和应用，促进社会的创新和进步。

在未来的发展中，我们应当不断探索和研究数据要素的融合方法和技术，以更好地应对数据融合的挑战和机遇。

1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文将分为三个部分来介绍数据要素的融合创新。

自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法研究

自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法研究一、本文概述随着科技的不断进步和创新，自动驾驶汽车已经成为当今科技领域的研究热点。

自动驾驶汽车的成功实施，关键在于环境感知技术的发展。

多源异构传感器环境感知方法是自动驾驶汽车中的核心技术之一，对于实现车辆的安全、稳定和高效行驶具有至关重要的意义。

本文旨在对自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法进行深入研究，探索其原理、现状、挑战与未来发展趋势。

本文将首先介绍自动驾驶汽车环境感知的重要性，阐述多源异构传感器在环境感知中的作用和优势。

接着，文章将详细介绍多源异构传感器环境感知方法的基本原理，包括传感器类型、数据融合算法以及感知结果的生成过程。

本文还将分析当前多源异构传感器环境感知方法面临的主要挑战，如传感器间的同步问题、数据融合算法的优化以及感知精度的提升等。

文章将展望多源异构传感器环境感知方法的发展前景，探讨新技术和新方法的潜在应用以及可能带来的行业变革。

通过对自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法的全面研究，本文旨在为自动驾驶汽车技术的发展提供理论支持和实践指导，推动自动驾驶汽车在安全、稳定和高效行驶方面取得更大的突破。

二、自动驾驶汽车环境感知技术概述自动驾驶汽车的环境感知技术是实现自动驾驶功能的核心之一。

它通过各种传感器设备，获取车辆周围环境的信息，然后对这些信息进行处理和分析，从而实现对周围环境的准确理解和判断。

自动驾驶汽车的环境感知技术主要包括视觉感知、雷达感知、激光雷达（LiDAR）感知等多种方式。

视觉感知主要依赖摄像头获取图像信息，然后通过计算机视觉算法进行处理。

这种方式对于识别道路标志、行人、车辆等目标非常有效。

然而，视觉感知在恶劣天气或光照条件不佳的情况下可能会受到限制。

雷达感知利用无线电波进行探测，可以穿透雨、雪、雾等恶劣天气，因此在这些情况下比视觉感知更为可靠。

雷达可以获取物体的距离、速度、角度等信息，对于车辆周围障碍物的检测和追踪非常有效。

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率较低，针对以上问题，研究了基于灵敏感知的单节点／多节点异构切换的传感器协作数据清洗算法。首
先，根据节点内部结构和外部感知特性建立了外界干扰和内部干涉分析模型，在此基础上，提出了基于灵
敏度的数据质量感知方案，其次异构模式下结合协作状态概率建立了传感器协作信号处理的数据质量影响分析模型，最后基于灵敏感知结合协作数据处理技术，提出了适用于异构传感器网络的数据协作清洗算法。实验结果表明：所提清洗方案在能效、精度和数据压缩率等方面具有明显优势。关键词：协同合作；灵敏感知；数据清洗；异构传感器
基于灵敏感知的异构传感器协作数据清洗机制
林晓佳，黄榕宁
（１．福州大学数学与计算机科学学院，福建福州３５０１１６；２．福州师范大学数学与计算机科学学院，福建福州３５０１１７）
摘
要：工作环境的干扰和系统内部噪声干涉使得异构传感器网络的监测数据质量严重下降同时清洗效
ｍｕｌｔｉ — ｎｏｄｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｗｉｔｃｈ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｎｔｅｎａｒｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｘｔｅｎａｒｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｅｘｔｅｒｎａｌｉｎｔｅｆｒｅｒｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒｎａｌｉｎｔｅｆｒｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｏｐｏｓｅｄａｔａｑｕｌｉａｔｙｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｉｎｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｃｏｌｌｂｏａｒａｔｅｍｏｄｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｔａｔｅｐｏｂｒａｂｉｌｉｔｙ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌｂｏａｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｄａｔａｑｕａｌｉｔｙｉｍｐａｃｔａｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌ，ｉｆｎｌｌａｙｂａｓｅｄｏｎ
４２
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２０１５年第３４卷第８期
ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１５）０８－００４２－０４
１ ● ■ １ ● ・ ■ ・ ●
ｍｅＣｎａｎｌＳｍＤａＳｅｄ０ｎＳｅｎｓｉｔｌＶｅｏｅｒｃｅＤｔｉｏｎ
ＬＩＮＸｉａｏ－ｊｉａ，ＨＵＡＮＧＲｏｎｇ．ｎｉｎｇ２
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１１７，Ｃｈｉｎａ）
ｄａｔａｑｕｌｉａｔｙｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｒｏｕｓｄｅｃｌｉｎｅａｎｄｃｌｅａｎｉｎｇｅｉｃｆｉｅｎｃｙｉｓｌｏｗ，ａｉｍｉｎｇａｔａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｓｔｕｄｙｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌｂｏａｒａｔｉｏｎｄａｔａｃｌｅａｎｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｎｏｄｅ／
中图分类号：ＴＰ３１９文献标识码：Ａ文章编号：１０００９７－８７（２０１５）０８－－００４２－－０４
Ｈｅｔｅｒ０ｇｅｎｅ０ｕｓｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎｄａｔａｃｌｅａｎｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｎｔｅｆｅｒｒｅｎｃｅｏｆｗｏｒｋｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｉｎｔｅｒｎａｌｓｙｓｔｅｍｎｏｉｓｅｉｎｔｅｆｅｒｒｅｎｃｅｒｅｓｕｌｔｉｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ