数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于２０世纪７０年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于２０世纪８０年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比，我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的高度重视。一些高校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。
多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。
具体而言，多传感器数据融合基本原理如下：
１）多个不同类型的传感器获取目标的数据；
２）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量；
３）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明；
４）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联；
５）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。
在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有机联系，丢失数据有机组合蕴涵的特征，造成数据资源的浪费。因此，要对多传感器的数据进行综合处理即数据融合，从而得出更为准确、
可靠的结论，使系统圆满地完成各种操作任务。归纳起来，多传感器数据融合的主要特点有：
１）提高了对环境描述的能力；
２）提高了系统的分辨能力和运行效率；
３）提高了系统的可靠性和容错能力；
４）在时间上和空间上扩展了观测的范围；
５）增强了数据的可信度并降低了系统成本。
由于数据的多样化，所以需要按照数据的类型和采集方式或工程需求等特点，根据具体问题及特定对象建立自己的融合层次。针对其在军事上的应用将数据融合划分为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁估计；根据数据融合功能的抽象层次和数据流通方式及传输形式，把数据融合分为高层次和低层次处理等。
可见，数据融合层次的划分没有统一标准，一般来说目标属性级融合有三种基本结构：数据层融合、特征层融合和决策层融合结构。
数据层融合——这是最低层次的融合。它首先将全部传感器的观测数据直接融合，然后对融合的数据进行特征提取和特征说明，并进行判断识别。这便要求传感器是同质的，若多个传感器是异质的，那么数据只能在特征层或决策层进行融合。其优点是能保持尽可能多的现场数据，提供其他融合层次所不能提供的细微信息。
特征层融合——这是中间层次的融合。在这种方法中，每个传感器观测目标，并从观测数据中提取有代表性的特征，获得特征矢量，而后融合这些特征矢量，并做出基于联合特征矢量的属性说明。特征层融合是从传感器提供的原始数据中进行特征提取，因此，在融合前进现了一定的数据压缩，有利于实时处理，但由于数据的丢失使其准确性有所下降。
决策层融合——这是最高层次的融合。在这种方法中，每个传感器观测目标，并将采集的信息进行特征提取，产生特征矢量，完成关于目标的说明，然后对各自传感器的说明结果进行融合，得到目标的一致性解释与描述。这种融合方式具有好的容错性和实时性，可以应用于异质传感器，而且在一个或多个传感器失效时也能正常工作，其缺点是预处理代价高。由于对传感器的数据进行了浓缩，这种方法产生的结果相对而言最不准确，但它对通信带宽的要求最低。
数据融合的不同层次对应不同的算法，传统算法为数据融合技术奠定了不可或缺的理论基础，但近年来出现的一些新的基于统计推断、人工智能以及信息论等新方法，正成为推动数据融合技术向前发展的重要力量。下面我们重点谈一下证据组合方法进行多传感器数据融合。
贝叶斯估计法是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法，其信息描述为概率分布，适用于具有可加高斯噪声的不确定性信息。证据理论法是贝叶斯方法的推广，但比贝叶斯法具有更多优点，贝叶斯方法需要先验概率，而运用证据理论法可以巧妙的解决这一问题，它是一种不确定情况下进行推理的强有力方法。
多传感器数据融合最初是围绕军用系统开展研究的，此后，该项技术在军事和非军事领域的工程应用日益拓宽。在军事上它已经应用到海上监视、空-空防御和地-空防御、战场侦察、监视和目标捕获、战略防御与告警等领域。同时，在非军事领域也得到了广泛应用，如智能机器人、监测、交通管制、遥感、辅助医疗检测和诊断、工业控制领域等。
多传感器数据融合在以下领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景：
1.海上监视
一个临海的国家，领土和领海都是其神圣不可侵犯的地方。对领海的防御，实际上就是对一个国家前沿阵地的防御，因此，每个主权国家都非常重视对领海的防御。海上防御，首先就是海上监视，主要对海上目标进行探测，跟踪和目标识别，以及对海上事件和敌人作战行动进行监视。
海上监视对象，包括空中、水面和水下目标，如空中的各类飞机、水面的各种舰船及水下的各类潜艇等。这些平台上可能装有各种类型的传感器，最常见的是潜艇上的声纳、飞机和舰船上的雷达及γ射线探测仪等。当然，人们也可从目标的识别结果来判断这些平台所携带的武器和电子装备。
2.空-空和地-空防御
空-空和地-空防御系统是专门对进入所管辖空域的各类目标进行探测、跟踪和目标识别的系统。其监视对象主要是进入所管辖领域的各类飞机、反飞机武器和传感器平台等。希望要以较高的探测概率发现目标，要对所发现的目标进行连续跟踪，不仅能够识别出大、中、小飞机，而且最好能够识别出目标的种类。监视范围大约由几千米到几百千米，所采用的传感器主要有雷达（RADAR），红外（IR），激光（LASER），无线电子支援测量系统（ESM），敌我识别（IFF）传感器，光电（EO）传感器等。
3.战略预警和防御
战略预警和防御的任务是探测和指示即将到来的战略行动迹象，探测和跟踪弹道导弹及弹头。它包括对敌人军事行动的观测，甚至非军事行动的政治活动。防御和监视范围为全球各个角落，所采用的传感器包括卫星、飞机和陆基的各种传感器，主要捕获世界各地的各种电磁探测、火箭的尾焰、核辐射和再入弹头的热辐射等。
4.机器人控制
目前，一个功能较强的智能机器人通常配置有立体视觉、听觉、距离和接近觉传感器、力/力矩传感器、多功能触觉传感器等。多传感器系统采得的信息将大大增加，而这些信息在时间、空间、可信度、表达方式上各不相同，这些对信息的处理和管理工作提出了新的要求。若对各种不同的传感器采集的信息进行单独、独立地加工不仅会导致信息处理工作量的增加，而且切断了各传感器信息间的内在联系，丢失信息有机组合可能蕴含的有关环境特征，从而造成信息资源的浪费。从另一方面看，由于传感器感知的是同一环境下不同（或相同）侧面的有关信息，所以这些信息的相关是必然的，由此，多传感器系统要求采用与之相应的信息综合处理技术，以协调各传感器间的工作。
5.医疗诊断
无论是中医的“望、闻、问、切”，还是西医的“视、触、叩、听”，都说明医疗诊断是多种信息的融合。而近年来随着大量高新技术的发展和应用，各种医疗设备获得的医学图像可以非常直观的方式展示人体內部的形态结构或有关生理参数的空间分布，成为近代医学中的一种不可缺少的诊断手段。由于各种医学设备的成像原理不同，得到的图像所体现的信息也不同，而把配准后的不同图像进行融合，
可得到单独任何一幅图像无法获得的信息。如CT 图像和MRI 图像的融合，CT 对密度差异较大的组织效果好，MRI 可很好地识别软组织，所以 CT 与MRI 医学图像融合具有广泛的临床应用价值。
6.遥感
遥感应用主要是对地面目标或实体进行监视、识别与定位。其中包括对自然资源，如水力资源，森林资源和矿产资源等的调查与定位；对自然灾害、原油泄漏、核泄漏、森林火灾和自然环境变化进行监测等。例如一个农业资源监视系统，不仅可以对农作物的生产情况、种植面积、是否发生病虫害等进行监测和了解，而且还可以对农作物进行估产；一个气象卫星上的遥感传感器要全天候地对天气与气候变化进行监测、预测，还要实时获得气象云图。
遥感使用的传感器主要有合成孔径雷达，主要是一些利用多谱传感器的图像系统，在利用多源图像进行融合时，要利用像素级配准。最典型的两个例子，如 NASA（美国国家航空航天局）使用的用于监视地面情况的地球资源卫星及考察行星和太阳系的宇宙探测器哈勃（Hubble）航空望远镜。
数据融合的关键问题是:数据转换、数据相关技术、态势数据库、融合推理和融合损失等。
1.数据转换
由于各传感器输出的数据形式、对环境的描述和说明等都不一样,数据融合中心为了综合处理这些不同来源的信息,首先必须把这些数据转换成相同的形式、相同的描述和说明之后,才能进行相关处理。数据转换的难度在于,不仅要转换不同层次之间的信息,而且同样需要转换对环境或目标的描述或说明的不同之处和相似之处(目标和环境的先验知识也难以提取)。即使是同一层次的信息,也存在不同的描述或说明。另外,坐标的变换是非线性的,其中的误差传播直接影响数据的质量和时空校准;传感器信息异步获取时,若时域校准不好,将直接影响融合处理的质量。
2.数据相关技术
数据相关的核心问题是如何克服传感器测量的不精确性和干扰等引起的相关二义性,即保持数据的一致性;如何控制和降低相关计算的复杂性,开发相关处理、融合处理和系统模拟的算法和模型。
3.态势数据库
态势数据库可分为实时数据库和非实时数据库。实时数据库的作用是把当前各传感器的测量数据及时提供给融合推理,并提供融合推理所需要的各种其它数据。同时也存贮融合推理的最终态势/决策分析结果和中间结果。非实时数据库存贮传感器的历史数据、有关目标的和环境的辅助信息以及融合推理的历史信息。态势数据库所要解决的难题是容量要大,搜索要快,开放互联性好,并具有良好的用户接口,因此要开发更有效的数据模型、新的有效查找和搜索机制(如启发式并行搜索机制)以及分布式多媒体数据库管理系统等。
4.数据损失
数据融合处理过程中的信息损失,如目标配对和相关过程中一旦出错,将损失定位跟踪信息,识别及态势评定也将出错;若各传感器数据中没有公共的性质,将难以融合。
数据融合以后的发展方向主要有以下几个：
1.建立数据融合的基础理论,这包括进一步研究融合技术的数学基础,对于同类信息相融合的数值处理:主要研究其各种最优、次优分散式算法;对于不同类型信息相融合的符号处理方法,引进其它领域的一些新技术:如具备学习功能的新型AI技术、进化算法、小波分析技术、进化神经网络等。其中进化算法与神经网络相结合已成功地用于基于时间序列分析的财政预算。
2.开展对兼有稳健性和准确性的融合算法和模型的研究。多传感器数据融合从本质上说是一个参数估计问题,或者说是一个算法问题。信号处理技术及其软件的实现方法在数据融合中占了相当大的比重。应加强对国内外研究成果的跟踪,借鉴成功经验,着重研究相关处理、融合处理、系统模拟算法和模型,开展对数据融合系统的评估技术和
度量标准研究。
3.分布式处理结构所具有的独特优点(信道容量要求低,系统生命力强,工程易于实现),将使其在检测、估计、跟踪方法中进一步发展。
4.研究数据融合用的数据库和知识库,高速并行检索和推理机制。利用大型空间数据库中数据和知识进行推理是融合系统过程中的关键任务,但其数据量往往非常庞大,这就有必要深入研究和探讨用于空间数据库的知识发现机制和处理方法。
5.开发更加有效的推理系统,以进行融合过程中的状态估计和决策分析。
6.人工智能可使系统本身具有较好的柔性和可理解性,同时还能处理复杂的问题,因而在未来的数据融合技术中利用人工智能的各种方法,以知识为基础构成多传感器数据融合将继续是其研究趋势之一。
7.神经网络以其泛化能力强、稳定性高、容错性好、快速有效的优势,在信息融合中的应用日益受到重视。目前,将模糊数学、神经网络、进化计算、粗集理论、小波变换、专家系统等智能技术有机地结合起来,是一个重要的发展趋势。
2010年第29卷第3期 传感器与微系统(T r a n s d u c e r a n dM i c r o s y s t e mT e c h n o l o g i e s) 多传感器数据融合技术研究进展＊ 黄漫国1,2,樊尚春1,2,郑德智1,邢维巍1 (1.北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院精密光机电一体化教育部重点实验室,北京100191; 2.传感技术联合国家重点实验室,上海200050) 摘 要:多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。由于单一的数据融合算法具有一定的 局限性,将2种或2种以上的数据融合算法进行优势集成已逐渐成为数据融合领域的研究热点。介绍了 数据级、特征级和决策级融合3种数据融合方式的主要特点、方法及应用,归纳了常用的数据融合方法,并 重点阐述了几种多传感器数据融合集成算法的研究进展,简单介绍了多传感器数据融合技术的应用。 关键词:多传感器;数据融合;算法;集成 中图分类号:T P274 文献标识码:A 文章编号:1000—9787(2010)03—0005—04 R e s e a r c hp r o g r e s s o f m u l t i-s e n s o r d a t a f u s i o n t e c h n o l o g y＊ H U A N GM a n-g u o1,2,F A NS h a n g-c h u n1,2,Z H E N GD e-z h i1,X I N GW e i-w e i1 (1.K e yL a b o r a t o r y o f P r e c i s i o nO p t o-m e c h a n i c s T e c h n o l o g yo f Mi n i s t r y o f E d u c a t i o n,D e p t a r t m e n t o f I n s t r u m e n t S c i e n c e＆O p t o-e l e c t r o n i c s E n g i n e e r i n g,B e i h a n gU n i v e r s i t y,B e i j i n g100191,C h i n a; 2.S t a t e K e yL a b o r a t o r i e s o f T r a n s d u c e r T e c h n o l o g y,S h a n g h a i200050,C h i n a) A b s t r a c t:M u l t i-s e n s o r d a t af u s i o ni s w i d er e s e a r c hb r a n c hi ni n f o r m a t i o nf i e l d.A s s i n g l ed a t a f u s i o na l g o r i t h m a l w a y s h a s s o m e l i m i t a t i o n s,t h e i n t e g r a t i o no f t w o o r m o r e d a t a f u s i o na l g o r i t h m s i s b e c o m i n g a r e s e a r c h i n t e r e s t. A d v a n t a g e s o f d a t af u s i o na r ei n t r o d u c e d;m a i nc h a r a c t e r i s t i c s,a l g o r i t h m s a n da p p l i c a t i o n s o f t h r e ed a t af u s i o n m o d e l t y p e s(d a t a l e v e l,c h a r a c t e r i s t i c l e v e l a n d d e c i s i o nl e v e l)a r e p r e s e n t e d.C o m m o n d a t a f u s i o n a l g o r i t h m s a r e c l a s s i f i e d.R e s e a r c h d e v e l o p m e n t s o f s e v e r a l d a t a f u s i o ni n t e g r a t i o na l g o r i t h m s a r e r e v i e w e d.A p p l i c a t i o n so f d a t a f u s i o n t e c h n o l o g ya r e a l s o d i s c u s s e d. K e yw o r d s:m u l t i-s e n s o r;d a t a f u s i o n;a l g o r i t h m s;i n t e g r a t i o n 0 引 言 根据J D L(j o i n t d i r e c t o r so f l a b o r a t o r i e s d a t af u s i o nw o r-k i n gg r o u p)的定义,多传感器数据融合是一种针对单一传感器或多传感器数据或信息的处理技术,通过数据关联、相关和组合等方式以获得对被测环境或对象的更加精确的定位、身份识别以及对当前态势和威胁的全面而及时的评估[1]。 “数据融合”一词出现在20世纪70年代初期,当时并未引起人们的足够重视,只是局限于军事应用方面的研究[2]。指令控制和通信一体化(c o m m a n dc o n t r o l a n dc o m-m u n i c a t i o ni n t e g r a t i o n,C3I)系统率先采用多传感器数据融合技术来采集和处理战场信息并获得成功[3]。而随着工业系统的复杂化和智能化,数据融合近三十多年来取得了迅速发展。如今世界各国都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究,这一领域的研究内容和成果已大量出现在各种学术会议和公开的学术期刊上[4]。近几年,我国对数据融合方面的研究也日益重视,国家自然科学基金和“863”计划已将其列入重点支持项目。各大学、研究机构都在进行学术与工程应用的研究,并做了大量的基础研究工作[5]。 1 数据融合的层次及其分类 1.1 数据融合的层次 多传感器数据融合与经典信号处理方法之间也存在本质的区别,其关键在于数据融合所处理的多传感器信息具有更复杂的形式,而且,可以在不同的信息层次上出现,每个层次代表了对数据不同程度的融合过程,这些信息抽象层次包括数据层(像素级)、特征层和决策层[6]。相应的数据融合也主要有数据级、特征级和决策级融合3种方式,表1对其所属层次、主要特点、方法及应用进行了总结归纳。 收稿日期:2009—07—08 ＊基金项目:国家“863”计划资助项目(2008A A042207) 5
多传感器数据融合 多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2
数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法
基于多传感器数据融合的火灾预警系统 赵 英,陈淑娟 (北京化工大学,北京 100029) 摘 要:为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。系统利用D S 证据理论对多传感器数据进行融合分析,实现对同一目标的判断;本系统通过利用D S 证据理论对多传感器数据融合的方法,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。 关键词:D S 证据理论;多传感器;数据融合;火灾预警 中图分类号:T N919 34;T P212.9 文献标识码:A 文章编号:1004 373X(2010)24 0173 03 Fire Early Alarm System Based on Mu lti sensor Data Fusion ZH A O Y ing,CH EN Shu juan (Beijing U niversity of Chem i cal Technolog y,Beiji ng 100029,China) Abstract :Fire early alarm system is used to prev ent damages caused by fire.T he system uses many kinds o f a ppro pr iate sensor s t o monito r several par ameters which have the o bv ious fire characterist ic accor ding to the research o n fire process,and to feedback the data r eal timely.T he sy stem realizes the multi sensor data fusion using the D S evidence theo ry to determine the tar get.T he method no t only makes up insufficiency of sing le senso r,but also reduces the uncertainty of judg ment result and enhances the accur acy and r eliability of the fir e ea rly ala rm system. Keywords :Dempster Shafter evidence theor y;multi senso r;data fusio n;fir e ear ly alar m 收稿日期:2010 07 17 火灾探测是关系人民生命财产安全的重大课题。随着火灾探测技术的不断发展,人们对火灾的认识也越来越深入,不断涌现出新的探测手段。然而现有的大多数火灾探测器只能在火灾发生到难以控制的形势下才发出报警信号[1] 。而那些由于长期运行导致设备过载、过热、短路产生火灾的场所,如计算机机房、精密仪器实验中心、网络数据中心等,需要对火灾进行严格控制,确保在火灾发生初期就能及时发现火情并进行扑灭,否则造成的损失燃烧物都很少,因此如何能在火灾处于萌芽状态时,准确实现火灾早期探测,避免严重损失是目前亟待解决的一个重大问题。火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低[2] 。本系统针对这些问题,在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后,选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测,再利用D S 证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。 1 火灾探测对象的选定 在火灾探测过程中,可以利用的火灾信息很多[3 4]:(1)固态高温产物:来源于可燃物中的杂质,以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。 (2)燃烧音:燃烧过程中产生的高温,加热周围空气,使之膨胀,产生一种频率仅在数赫兹左右的压力声波,即是燃烧音。 (3)火焰光谱:主要由炽热微粒的光谱辐射和燃烧 气体的特征辐射所构成。 (4)气态燃烧产物:气态燃烧产物的主要成分为H 2O 、CO 、CO 2、H 2和O 2,由于环境中湿度的影响,通常不把H 2O 作为火灾探测参数。 由于前三点火灾信息都是在火灾已经发生很严重的情况下才产生的,且以火焰光谱进行火灾探测,虽然可以有效避免环境中大部分干扰因素的影响,但为了进一步消除相关干扰因素的影响,还需要利用火焰的闪烁特征。然而,CO 和CO 2在空气中的含量较低,正常大气环境中CO 含量在10ppm 以下,CO 2含量大约为360ppm 。从表1中可以看到,绝大多数试验火的CO 含量均在20ppm 以上。根据火灾特性,在火灾初期阴燃时,CO 含量更是达到最高。由图1[5]可知,各种不同材质在燃烧时,CO 2含量也在不断增加,且在初始成长期间,曲线斜率的变化范围是2.5~6.5ppm/s 。因此,将气体作为早期报警探测对象具有明显优势[3],针对以上2种气体进行监测,将会在很大程度上反映出环境中有无燃烧现象的产生。本系统将CO 的浓度、CO 2的浓度变化率、环境温度三者作为探测火灾的特征参量。 现代电子技术 2010年第24期总第335期 新型元器件
多传感器数据融合技术的理论及应用 张宁110101256 摘要：多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来，多传感器数据融合技术已经受到广泛关注，它的理论和方法已经被应用到许多研究领域。本文主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域，并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。 关键词：多传感器；数据融合；融合方法 1引言 多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器数据融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、医疗诊断、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 2基本概念及融合原理 2.1多传感器数据融合概念 数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展，根据国内外研究成果，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
传感器数据融合技术 数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于2 0世纪7 0年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于20世纪80年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比, 我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的咼度重视。一些咼校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。 多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。 具体而言，多传感器数据融合基本原理如下： 1）多个不同类型的传感器获取目标的数据； 2）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量； 3）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明； 4）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联； 5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。 在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有机联系，丢失数据有机组合蕴涵的特征，造成数据资源的浪费。因此，要对多传感器的数据进行
最小二乘法在传感器信息融合中的应用 摘要本文用多维回归方程建立被测目标参量与传感器输出量 之间的对应关系。并进行多维标定/校准试验，然后，按 最小二乘法原理由试验标定/校准数据计算出均方误差最 小条件的回归方程中的系数。用已知系数的多维回归方程 计算出相应的输入被测目标参数。 关键词最小二乘法信息融合传感器 1引言 通常传感器都存在交叉灵敏度，表现在传感器的输出值不仅决定于一个参量，当其他参量变化时输出值也要发生变化。传感器信息融合技术就是通过对多个参数的监测并采用一定的信息处理方法达到提高每一个参量测量精度的目的。在只要求测量一个目标参量的场合，为达到提高被测目标参量的测量精度的目的，其他参量都是干扰量，其影响应被消除，既然检测了多个参量，每一个参量测量精度都获得提高。 压阻式压力传感器存在对静压、温度的交叉灵敏度，尤其是对温度的敏感成为它最大的缺点。人们为了消除温度对它的影响付出了长期的努力和高昂的代价。近来此类传感器采用了信息融合处理技术使得温度附加误差小于±0.25%FS/55℃，测量精度达到（0.1-0.075）%FS。 本文用多维回归方程建立被测目标参量与传感器输出量之间的对应关系。并进行多维标定/校准试验，然后，按最小二乘法原理由试验标定/校准数据计算出均方误差最小条件的回归方程中的系数。这样，测量时当测得了传感器的输出值，就可用已知系数的多维回归方程计算出相应的输入被测目标参数。 2二传感器信息融合智能传感器 已知压力传感器输出电压U，且存在温度灵敏度。因此只对压力传感器进行一维标定实验，并由此获得输入（压力P）与输出（电压U）特性曲线来求取被测压力值会有较大误差。因为被测压力P不是输出值U的一元函数。现在由另一温度传感器输出电压Ut代表温度信息t，则压力参量P可以用U及Ut二元函数来表示才较完备，即 ) , (Ut P f P=① 同理，可将压力传感器输出电压U描述为压力参量P和温度传感器输出Ut 的二元函数，即 ) , (Ut P g U=② 由二维坐标(U k ,U tk )决定的P k 在一平面上，可利用曲面拟合方程，即二维回 归方程来描述，同样，由二维坐标（P k ，U tk ）决定的U k 也在一个平面上，也可由 二维回归方程来描述。 如果回归方程中的各个系数已知，那么用于检测压力P和输出U的二元输入-输出特性，即曲面拟合方程就确定了。为此，首先要进行二维标定实验，然后
第24卷第10期2011年10月 传感技术学报 CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS Vol．24No．10Oct．2011 项目来源:陕西省教育厅基金项目(09JK636) 收稿日期:2011－06－01修改日期:2011－07－16 The Research and Design of Intelligent Sensor System Based on BP Network * CUI Jingya ，LV Huimin *，CHENG Sai (Department of Applied physics ，Xi ’an University of Technology ，Xi ’an 710048，China ) Abstract :An intelligent high precision sensor was designed by combining STM32F101C8microprocessor with μC / OS－Ⅱoperating system ，meanwhile ，the corresponding hardware structure and software design were given．By using BP neural network ，two target parameters ，pressure and temperature ，were made do the data combination to reduce the sensitivity of cross-interference．The results show that the sensor can meet the real-time demand under multitask ，and get the performance more accurate ，stable and reliable．Key words :pressure sensor ;BP network ;μC /OS－Ⅱ;STM32F101C8EEACC :1295;7230 doi :10．3969/j．issn．1004－1699．2011．10．011 基于BP 网络的智能压力传感器系统研究与设计 * 崔静雅，吕惠民* ， 程赛 (西安理工大学应用物理系，西安710048) 摘要:将STM32F101C8微处理器与μC /OS－Ⅱ操作系统相结合，设计出了一种高精度智能传感器系统，给出了相应的硬件 结构和软件设计。利用BP 神经网络对压力和温度两个目标参量进行数据融合处理，减小了两者相互交叉干扰敏感度。实测结果显示该传感器能满足多任务下的实时性要求，并具有更加精确、稳定、可靠的性能。 关键词:压力传感器;BP 神经网络;μC /OS－Ⅱ;STM32F101C8 中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1004－1699(2011)10－1426－05压力的测控在现代工业自控环境中广泛应用， 涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、航空航天、军工等众多行业。随着通讯技术和计算机技术的发展，智能压力传感器技术的发展相对滞后，呈现出“头 脑(计算机)发达，感觉(传感器)迟钝”的现象［1］。为了提高测量精度，如何抑制压力传感器对温度的 交叉敏感性是亟待解决的核心问题 ［2］ 。 压力传感器的工作原理已经基本定型，通过发 现新的特殊敏感材料［3］ 来提高性能已经很困难。目前，国内外常用的解决方法基本有两种:一种是硬件法，但硬件电路大都存在电路复杂、精度低、成本高等缺点 ［4］ ;另一种是软件法，此类方法是将微处理器与传感器结合起来，利用丰富的软件功能、结合 一定的算法对参量进行数据融合，主要有回归法、最小二阶乘法、神经网络、小波等，其中神经网络具有层次性、联想记忆和并行处理等优点，应用前景良好［5－6］ 。近几年，相关文献中多选用BP 神经网络来 提高压力测量的精度［5，7－8］ ，但是忽略了温度测量的 准确，且收敛速度慢。本智能传感器系统针对压力 和温度相互交叉干扰的问题，利用BP 神经网络的Levenberg-Marquardt 算法提高了网络收敛速率以及温度和压力两个参量的测量精度，同时在μC /OS －Ⅱ操作平台上，将BP 网络融合算法 嵌入到STM32F101C8微处理器中，实现显示、报警、与PC 机通信等功能，使功能更加完善。 1智能压力传感器的硬件设计 硬件电路的系统方框图如图1所示。 图1 硬件电路系统方框图
一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。
智能压力传感器的数据处理过程和发展现状随着计算机和测控系统的发展,传感器技术也得到进一步提升，智能传感器系统现已作为一个新兴研究方向，受到越来越多研究人员的关注。最近几年他的研究虽有一定的成果，但对于日益发展的需求远远不能满足，尤其在压力传感器产品的开发方面更加需要发展。随着压力测控系统的发展，现有的传统压力测量产品已无法满足要求，通常需要它集信息采集、信息处理和数字通信功能于一身，能实现自主管理，具有智能化特性，这样就需要更加智能的压力传感器。智能传感器一般都带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。通常一个控制系统的感觉部分由多个传感器集合而成，采集的信息送到计算机进行处理，而使用智能传感器以后就可将信息就地进行分散处理，从而降低系统成本。 本文对智能压力传感器的特点和它的强大数据采集、处理功能进行简要介绍。 特点： (1)传感器的量程和功能都得到了进一步扩展，能实现对基本参数和特殊参数的测量，满足不同场合的需要。 (2)传感器的灵敏度和测量精度也同时得到了提高，对于微弱信号测量，各种信号的校正和补偿都可以实现，测量数据可以根据需要进行存储。 (3)数据测量的稳定性和可能性得到提升，减小外界环境对压力传感
器输出干扰，可以对测量有选择性地进行。 (4)能够实现自我诊断功能，对发生故障的部位能及时且准确地进行锁定，故障状态迅速识别，解决一些通过硬件不能实现的问题。(5)信号输出形式和接口选择更为多样，通信距离得到更大提高。 智能压力传感器的采集和处理数据功能 对传感器输出信号进行预处理，这是传感器智能化之前必须要做的。一般它需要进行以下步骤： (1)收集数据，对所需要的信息汇总，由于一个系统需要检测的数据种类很多，先收集所需要的数据信号。 (2)转换数据，就是把收集到的所需要的信息转换成适用于微处理机使用的方式，原始的输出信号可能是模拟量、数字量或者开关量等，MD转换的输入量并不是只由压力传感器输出信号组成的，还需要电路将传感器输出信号转换成统一的标准信号。 (3)分组数据，对数据有效分组，这种分组通常按系统需要进行的。 (4)组织数据，这样数据更加利于处理，误差也容易修正。 (5)计算数据，这需要用到各种算术和逻辑运算。 (6)存储数据，可以对原始数据和经过计算处理之后的数据进行保存。
无线传感器网络数据融合关键技术研究 摘要：路由协议与数据融合技术已成为无线传感器网络（WSN）的一个重要研究方面。本文按照面向应用和面向层次两个分类进行了介绍，并通过联系以数据为中心的路由协议以及相关的数据融合算法，简要分析了其在节省功耗，优化网络性能方面所采取的有效措施。通过仿真实验，推断出以数据为中心的路由协议对网络内数据融合的帮助意义。 关键词：无线传感器网络；路由协议；数据融合；NS2 1 引言 无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者[1]。 路由协议和数据融合已成为无线传感器网络的关键技术。本文首先对现有的几种路由协议和数据融合算法进行介绍，然后通过仿真来验证以数据为中心的路由协议在性能上的优势，以及对数据融合的促进意义。 2 无线传感器网络路由协议 路由协议负责将数据分组从源节点通过网络转发到目的节点，它主要包括两个方面的功能：寻找源节点和目的节点间的优化路径，将数据分组沿着优化路径正确转发。 2.2面向应用的路由协议 面向应用的路由协议是众多路由协议中较为常见的一种。所谓面向应用，即是与应用模式紧密相连的路由协议。从具体应用角度出发，根据不同应用对传感器网络各种特性的敏感性不同，将路由协议分为四种类型[2]：1）能量感知路由协议；
2）基于查询的路由协议； 3）地理位置路由协议； 4）可靠的路由协议。 能量路由是最早提出的传感器网络路由机制之一，它根据节点的可用能量（power available，PA）或传输路径上的能量需求，选择数据的转发路径。节点可用能量就是节点当前的剩余能量。 基于查询的路由协议包括定向扩散路由和谣传路由。定向扩散是专门为传感器网络设计的路由策略，是以数据为中心的典型路由协议代表，与己有的路由算法有着截然不同的实现机制。谣传路由引入了查询消息的单波随机转发的机制，克服了使用洪泛方式建立转发路径带来的开销过大的问题。 地理位置路由包括GEAR路由和GEM路由。GEAR（geographical and energy aware routing）路由假设已知事件区域的位置信息，每个节点知道自己的位置信息和剩余能量信息，并且通过一个简单的Hello消息交换机制了解所有邻居节点的位置信息和剩余能量信息。GEM（graph embedding）路由是一种适合于数据中心存储方式的地理路由。其基本思想是建立一个虚拟极坐标系统（virtual polar coordinate system ，VPCS），用来表示实际的网络拓扑结构。网络中的节点形成一个以汇聚节点为根的带环树（ringed tree），每个节点用到树根的跳数距离和角度范围来表示，节点间的数据路由通过这个带环树实现。 2.3面向层次的路由协议 针对无线传感器网络中节点所处的地位，以及网络的拓扑结构，还可以将无线传感器网络的路由协议分为平面结构和分层结构。 平面路由协议包括定向扩散路由协议、谣传路由协议、SPIN路由协议（基于能量感知的路由协议）、HREEMR路由协议（基于多路径的路由协议）、SPEED 路由协议、GEM路由协议、边界定位路由协议、有序分配路由协议等。前面介绍的四类面向应用的路由协议大都属于平面的路由协议。 分层路由协议包括：LEACH路由协议、TEEN路由协议、GAF路由协议、GEAR 路由协议、SPAN路由协议、SOP路由协议、MECN协议、EARSN路由协议等。这里，我们重点介绍两个相似的路由协议：LEACH和TEEN协议。
习题与答案 第0章第1章第2章第3章第4章第5章第6章第7章第8章第9章第10章第11章第12章第13章第14章第15章第16章
0.1 传感器在检测系统中有什么作用和地位？ 0.2 解释下列名词术语： 1)敏感元件;2)传感器; 3)信号调理器;4)变送器。
1.1某位移传感器，在输入量变化5 mm 时，输出电压变化为300 mV,求其灵敏度。 1.2 某测量系统由传感器、放大器和记录仪组成，各环节的灵敏度为：S 1=0.2mV/℃、S 2= 2.0V/mV 、S 3=5.0mm/V ，求系统的总的灵敏度。 1.3 测得某检测装置的一组输入输出数据如下： a)试用最小二乘法拟合直线，求其线性度和灵敏度；b)用C 语言编制程序在微机上实现。 x 0.9 2.5 3.3 4.5 5.7 6.7 y 1.1 1.6 2.6 3.2 4.0 5.0
1.4 某温度传感器为时间常数T=3s 的一阶系统，当传感器受突变温度作用后，试求传感器指示出温差的1/3和1/2所需的时间。 1.5 某传感器为一阶系统，当受阶跃函数作用时，在t=0时，输出为10mV;t→∞时，输出为100mV;在t=5s时，输出为50mV,试求该传感器的时间常数。 1.6 某一阶压力传感器的时间常数为0.5s,若阶跃压力从25MPa,试求二倍时间常数的压力和2s后的压力。
1.7 某压力传感器属于二阶系统，其固有频率为1000Hz,阻尼比为临界值的50%,当500Hz的简谐压力输入后，试求其幅值误差和相位滞后。 1.8 什么是传感器的静特性？有哪些主要指标？ 1.9 如何获得传感器的静特性？ 1.10 传感器的静特性的用途是什么？
硕士研究生读书报告 课程名称：信息融合理论与应用 题目：数据融合技术在无线传感器网络中的应用题目类型：读书报告 学院：计算机科学与工程学院 专业名称：计算机科学与技术 姓名：祝敏 学号： 2013200546 任课教师：周华平 授课时间：2014年4月29日～2014年6月24日 提交时间： 2014年6月 24 日
数据融合技术在无线传感器网络中的应用 摘要：在大规模的无线传感器网络中，传输数据量巨大，必然存在着数据传输可靠性、拥塞以及能耗等问题，高效的数据融合技术能够有效的解决这些问题。这篇读书报告结合分簇路由算法的特征，采用两层融合技术，首先簇内节点与簇首节点的融合，簇内节点根据阈值来判断是否需要发送数据，簇首节点根据接收到的数据，进行数据一致性检验，剔除异常数据，第二层采用BP神经网络算法对簇首节点与基站的融合，得到所需要的结果。实验表明，进行融合后的数据可靠性高，较大减少了数据的传输量与冗余度、降低了能量的消耗，从而提高了整个网络的性能。 1 引言 无线传感器网络是对真实世界的感知、检测和采集，需要由大量传感器节点共同协作完成的。但是，由于传感器节点采集的数据具有很高的时空相关性，不可避免的釆集到许多重复的数据，即数据存在很高的冗余性,如果都发送到汇聚节点的话，会造成大量的资源浪费,严重影响无线传感器网络的使用寿命,并且许多时候,观察者不关心每个节点的原始数据,只 关心釆集后的结果,显然，节点单独的传送数据是不合适的，因此需要在本地对数据进行融合操作，对节点传输数据进行处理，利用节点的计算与处理能力，我们可以去除掉冗余信息，进一步减少数据在网内的传输量,同时降低功耗，提高整个网络的性能。虽然数据融合会造成一定的延迟以及计算会浪费时间和能量,但都在允许的范围之内。 数据融合技术涉及到检测技术、模式识别、决策论、不确定性理论、估计理论、最优化理论等众多学科领域。目前关于无线传感器网络数据融合技术的发展情况，大体可以分为有损融合、无损融合、依赖于应用的数据融合，如应用层开发面向应用的数据融合接口，在网络层开发与路由相结合的数据融合技术。独立于应用的数据融合、基于分布式数据库的数据融合、基于中心的数据融合等。这篇读书报告主要针对在网络层与路由相结合的数据融合技术的研究，目前关于该方面比较典型的方法有LEACH分簇算法，使用分簇的方法使得数据融合技术在算法中起到了非常重要的作用。
CY200数字压力传感器 使用手册 成都泰斯特电子信息有限公司 2014年4月
目录 1.CY200数字压力传感器简介 ................................................. - 1 - 2.CY200结构及附件 (2) 2.1. CY200结构及尺寸 (2) 2.2. 485-USB转换器 (2) 2.3. Pin5-Pin5连接线 (3) 2.4. 485-20集线器 (3) 3.CY200的连接方式 (3) 4.压力测试软件 (5) 4.1. 网络设置 (5) 4.2. 网线定义 (6) 4.3. 驱动的安装 (6) 4.4. 插件程序安装 (9) 4.5. Smart Sensor4.10 应用程序安装 (11) 5.Smart Sensor使用说明 (14) 5.1. 传感器连接 (14) 5.2. 采集参数设置 (16) 5.3. 传感器参数设置 (16) 5.4. 观察曲线分析 (17) 6.常用快捷功能键 (18) 7.数据查看、保存及回放 (23) 7.1. 观察传感器即时值 (23) 7.2. 数据保存及其他 (23) 8.附录_Smart Sensor压力测试系统 (26) 8.1. 附录1 二进制数据.stst文件格式 (26) 8.2. 附录2 文本文件格式 (26)
1.CY200数字压力传感器简介 CY200系列智能数字压力传感器用目前国际最新的SOC（单片机系统）芯片，结合MEMS加工的压阻硅晶体为敏感器件，充分利用微处理器的处理和存储能力，实现对敏感部件拾取的压力信号进行滤波、放大、A/D转换、校正等功能，直接输出可显示存储的数字信号。 CY200系列智能数字压力传感器融合了高精密度、高稳定度参考源技术、信号采集处理、通讯、总线等一系列的高新技术，为成都泰斯特公司又一自主研制成功的的高技术含量产品。 ●数字化：数字量输出，无需其它数据采集设备，直接在计算机上读出压力值； ●智能化：内置电子表单，设备编号、量程、校正参数自动加载； ●高精度：24位A/D转换器； ●便捷：485总线，长线传输，USB即插即用，同时拥有； ●网络化：自动寻址，TCP/IP协议组成网络化压力测试系统； ●使用灵活：单只、多只、远距离传输、分布式网络等都有解决方案； ●支持专用：通讯协议开放，自有技术，支持专用开发。 CY200智能数字压力传感器系列下，有细分型号，如CY201、CY205，未特别标明处，本说明书均适用。
一NPC-100系列医用压力传感器 概述： NPC-100系列医用压力传感器按AAIM标准进行设计，补偿和标定。传感器是由高性能，搞辐射的压力敏感元件和温度补偿电路组成，芯片表面采用介电凝胶保护封装。NPC-100系列在1000级净化间内生产，以排除可能存在的污染源。志业硅微机械加工技术使敏感元件性能符合并超过了工业标准，同时减速少了装配和测试成本。NPC-100传感器的补偿和标定，采用厚膜激光调整技术，使其工作温度范围内的线性≤1%，灵敏度误差≤±1%。NPC-100系列以陶瓷基座形式批量生产，其发货包装采用阵列排列。 特点： ■固态、高可性 ■可测兼容性介 ■产品注入介电凝胶保护 ■小尺寸、低成本 ■ AAIM标准设计 ■全面测试检验 应用： ■医疗仪器 ■灌注泵 ■血压测量 ■透析仪器 二NPC-100系列一次性医疗压力传感器 NPC-100系列一次性医疗压力传感器 描述 NovaSensor的PC-100是一款为一次性医疗仪器而专门设计的压力传感器。该传感器遵循医疗仪器发展协会(AAMI)的工业可接受性要求来进行补偿和校准。NPC-100将高性能和防辐射压力传感器芯片.温度补偿电路和保护凝胶集成在小尺寸、低成本的封装内。 NPC-100是在等级1000的洁净厂房中生产出的.这样最大程度地减小可能的污染.NPC-100采用了一款特别设计的硅微机械传感芯片，以满足甚至超越了所有工业需求，并且使其组装、测试成本却降到了最低.客户利益最大化。最后的补偿和校准采用了厚膜，光刻工艺.在实际工作压力量程范围内.NPC-100的灵敏度可保持在土1%.线性度小于1%. NPC-100以陶瓷基底形式批量生产并无接触式装运.以满足客户简易自动化生产的要求.这种组装方式源于电子工业中完善的生产工艺，该工艺保证了优质产品的大量生产。 特点: .固态传感器的高可靠性 .介质兼容 .高性能 .绝缘体凝胶填充 .小尺寸