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介紹了分布式多傳感器數據融合理論,主要包括:分站預決策和融合方法、融合后誤警概率和檢測概率的算法。以智能小區中火災報警為對象,研究了如何在Lonworks 總線下用Neuron 芯片對數據進行壓縮、傳輸和融合,最后對分布式多傳感器融合的結果和單一傳感器的結果進行了比較。
關鍵詞: 傳感器; 數據融合; 分布式決策
Abstract : The concept of the multi2sensors data fusion is described. It mainly include :decision of tributary stations ,ap2 proach of fusion and how to work out false probability and detection probability after data fusion. The object of this paper
will be alarmof fire in community. How to compress ,transmit and fusion the data with the Neuron in Lonworks will be in2 troduced. At the same time how to program with neuron chip is introduced. At last the result of multi2 sensor’s data fusion and the single sensor’s is compared.
Key words : sensors ; data fusion ; distribute decision
關鍵詞: 傳感器; 數據融合; 分布式決策
Abstract : The concept of the multi2sensors data fusion is described. It mainly include :decision of tributary stations ,ap2 proach of fusion and how to work out false probability and detection probability after data fusion. The object of this paper
will be alarmof fire in community. How to compress ,transmit and fusion the data with the Neuron in Lonworks will be in2 troduced. At the same time how to program with neuron chip is introduced. At last the result of multi2 sensor’s data fusion and the single sensor’s is compared.
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