嵌入式数据融合系统的设计与实现

器网络和实时 Linux 操作系统， 集成单传感器数据融合与多传感器数据融合两套算法， 能够依据环境切换融合算法， 并可方便地 集成各种数据融合算法， 特别适用于旧系统改造、 流动式数据检测与控制等场合。 关键词： 数据融合； 无线传感器网络； 嵌入式系统 DOI： 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.021 文章编号： 1002-8331 （2011） 02-0065-03 文献标识码： A 中图分类号： TP391
启动 是 传输编号与状态 至 coodinater
否
接收到运行信号 是 向 coodinater 传 输传感器数据
否
3.1
ZigBee 无线传感器网络的设计搭建
无线传感器模块按角色分为 coodinater 和 router 两种， 其
中 coodinater 负责组建无线通信网络、 接收各 router 传来的传 感器数据、 向融合主机平台传输数据、 接收主机传来的控制命 令、 向各 router 发出启用和停止命令等功能； router 可充当 End device （终端设备） 的作用， 负责采集传感器输出的 4~20 mA 信 号 并 向 coodinater 传 输 ， 同 时 接 收 coodinater 发 来 的 控 制 命 令。ZigBee 底层的 IEEE 802.15.4 MAC 数据包用于在各 ZigBee 通信模块间的数据传输， 已被封装好， 在开发上层只需调 用其接口。这里需要和主机约定通信的协议 coodinater 向上 位机发送 ASCII 码数据， 因此协定数据包内容为 1 字节参数标 示， 1 字节数据类型标示， 1 字节传感器标示， 6 字节数据。其中 参数标示是针对主机传来特定指令的应答， 数据类型标示用 于区分实际的物理量数据， 传感器标示指定数据采集自哪个 传感器。 图 1、 图 2 说明了 coodinater 和 router 的运行流程。
因此， 基于嵌入式系统和无线传感器网络的数据融合平台， 更 适合于对环境条件要求较高的工业领域， 为工业测控系统提 供高性能的检测分析与决策方案， 具有较大的理论研究和实 际应用价值。 本文目标是开发一个面向工业应用的具有一定自适应能 力的多/单传感器数据融合系统嵌入式平台， 具备标准传输接 口和方便操作的 GUI， 为测控系统提供一个高性能的手段和 装备， 以取得比传统测控方法更为精确的测量数据， 又发挥出 嵌入式设备在该领域的独到优越性。
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嵌入式数据融合系统的设计与实现
张辉宜， 沈 晖， 陶 永 ZHANG Huiyi， SHEN Hui， TAO Yong
安徽工业大学 计算机学院， 安徽 马鞍山 243002 School of Computer， Anhui University of Technology， Ma’ anshan， Anhui 243002， China E-mail： hyzhang@ ZHANG Huiyi， SHEN Hui， TAO Yong.Design and implementation of data fusion system based on embedded framework. Computer Engineering and Applications， 2011， 47 （2） ： 65-67. Abstract： The design and implementation of a data fusion platform based on ARM9 embedded system is ing S3C2440 embedded MPU， ZigBee wireless sensor networks and real-time Linux operating system， integrated single sensor data fusion algorithm and multisensor data fusion algorithm， it can switch fusion algorithm according to circumstance， especially suitable for the old system reform， the flow data measurement and control occasion etc. Key words：data fusion； Wireless Sensor Network （WSN） ； embedded system 摘 要： 介绍了一个基于 ARM9 嵌入式系统的数据融合平台设计与实现过程。采用 S3C2440 嵌入式微处理器、 ZigBee 无线传感
[2]
实时性， 适用于工业检测与控制系统， 能根据实际环境选择实 时数据融合算法 （可自动切换单/多传感器融合算法） 。采用目 前流行的嵌入式平台和 LINUX 操作系统， 应用无线多传感器 网络。此系统的功能及特点： （1） 本系统结合采用 ARM9 嵌入式平台和 ZigBee 无线传 感器通信网络， 集成了环境测控和数据融合， 采用拥有较灵活 的测控选择方案， 可在单传感器测量、 多传感器测量、 单传感 器数据融合、 多传感器数据融合等方式中选择。 （2） 具有一定环境适应性的自适应能力以适合于工业应用 的复杂环境变化， 集成有多传感器数据融合算法与单传感器数 据融合算法， 可在一定条件下依据多传感器数据的有效性而切 换融合算法， 将多传感器融合算法切换为单传感器融合算法。 （3） 采用 LINUX 操作系统， 并使之具有实时性， 发挥出嵌 入式平台在实时性上的优越性和 Linux 提供给平台的稳定 性。最大限度地达到测量精度与实时性之间的平衡。
X1 X 2 X N ， 则 X1 称为下极限，X N 称为上极限。
是 多传感器融合 停止指定 router 并从 单传感器融合 网络中删除 向指定 router 发送运行信号 运行模式 将结果发送给主机 收集运行的传感器数据 向主机发送传感器数据 收集运行的传感器数据 向主机发送传感器数据 否
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等待 coodinater 启动信号
平台， 主频最高可达 533 MHz。无线传感器网络模块采用 Jennic 公司基于 ZigBee 技术的 JN5121。主机通过 RS232 连接 ZigBee 网络的 coodinater （协调器） 节点， 通过 coodinater 节点来组 建传感器网络， 并接收各 router （路由器） 传来的传感器数据。 操作系统为 Linux， 并打有实时补丁， 使其在任务调度和 中断响应的时间上满足了软实时要求。GUI （图形用户界面） 采 用 TrollTech 公 司 的 Qtopia2.2.0。 使 用 交 叉 编 译 器 arm-linux-gcc4.3.2 对内核、 GUI 和融合算法进行编译。使用 Jennic 的 Codeblocks 来开发组建 ZigBee 无线传感器网络。
是
获取缓冲数据， 并自增当 前采集次数 是
（3） 将数据进行有效性分析后获得一组一致性测量数据； （4） 采用基于均值的递推融合方法将测量数据分组融合。 将上述单传感器算法和多传感器算法编写完毕后封装成 .a 库文件， 用于后续静态链接， 因此具备更高的模块化性能和 可移植性， 方便扩展。
启动监听 主机启动 搜索周围对应此 coodinater 的 router 信号， 并建立网络 向各 router 发送运行信号 将此 router 编号并发送至主机 等待主机运行信号 是否有失效 router 或主机指定 停止的 router 否 接收到停止信号 是 停止 否
图 2 ZigBee 无线网络 router 运行流程图
（2） 修改内核与底层平台相关部分的代码， 选择所需要的 根文件系统， 本系统采用 yaffs2 为根文件系统。 （3） 修改 Makefile 文件的体系结构和交叉编译器项。通过 make menuconfig 对内核进行一系列修改和裁剪。激活实时补 丁和所需根文件系统。接着使用编译生成 Linux 的内核镜像。 （4） 建立根文件系统， 编译生成根文件系统镜像。
3.3
融合算法设计与封装
本系统采用多传感器数据融合方案与单传感器数据融合
方案， 并使用分布图法剔除离异数据， 根据离异数据的发生位 置进行传感器剔除和融合算法切换。 作为两种数据融合方案切换的枢纽， 以满足此数据融合 系统的自适应性， 传感器数据有效性检验是系统的重点模块 之一。采用分布图法判断多传感器数据的有效性， 剔除无效 数据， 并根据同一传感器产生无效数据的频率判断此传感器 是否失效。假定系统开始运行于多传感器融合方案， 所采集 各类传感器数据经有效性判断检验后， 判定故障传感器或产 生大量无效数据的传感器， 并给予筛除， 至超过半数传感器失 效， 自动切换为单传感器融合方案。此过程流程如图 3。 分布图法数据有效性检验步骤： （1） 一时刻取一组传感器数据并按从小到大的顺序排列：
（2） 定 义 中 位 值 X M 为 ：X M = X N + 1（N 为 奇 数） ；X M =
2
(X N
2
+1
+ X N )/2（N 为偶数） 。
2
（3） 取区间 [ X M X N ] 内的中位数为上四分位数 F u ， 区间
[ X1 X M ] 内的中位数为下四分位数 F1 。
（4） 确定离散度为 dF = F u - F1 ， 因此无效数据的判断区间： β 此处取 β 为 2。于是淘汰点为 ρ1 = F1 - dF ， | Xi - X M | > βdF ， 2 β ρ 2 = F u - dF 。 2 区间 [ ρ1 ρ 2] 之外数据为离异数据。 多传感器融合方案： 多传感器融合将每一目标传感器数 据进行合成， 得到该目标的一致性解释与描述[3]。本系统采用 基于均值的递推融合方法作为多传感器融合算法。将从传感