[发明专利]一种多路数据融合方法及其应用的温室监控系统

权利要求书

1.一种多路数据融合方法，基于对传感器模块采集的检测数据进行处理，其中，传感器模块包括对不同的环境参数进行检测的多种传感器组，每种传感器组包括若干个传感器单元，其特征在于，包括：

采集步骤；采集各个传感器单元的检测数据；

自适应加权融合步骤，将同一种传感器组中的各个传感器单元的检测数据通过自适应加权融合形成加权融合数据；

决策融合步骤；将不同种传感器组中形成的加权融合数据基于D-S证据理论进行决策融合，形成控制决策信息。

2.根据权利要求1所述的一种多路数据融合方法，其特征在于，在所述采集步骤与所述自适应加权融合步骤之间还包括误差剔除步骤，将同一种传感器组中的各个传感器单元的检测数据中选择误差较大的进行剔除。

3.根据权利要求1所述的一种多路数据融合方法，其特征在于，在自适应加权融合步骤中，根据各个传感器单元的检测方差形成对应各个传感器单元的加权权值，并根据各个传感器单元的加权权值将各个传感器单元的检测数据加权融合形成加权融合数据。

4.根据权利要求3所述的一种多路数据融合方法，其特征在于：在自适应加权融合步骤中，各个传感器单元的加权权值为：

其中，同一种传感器组中传感器单元数量为n，各个传感器单元的检测方差分别为各个传感器单元的加权权值分别为W₁，W₂，……，W_n。

5.根据权利要求4所述的一种多路数据融合方法，其特征在于：在自适应加权融合步骤中，每个传感器单元的检测方差由多次采集的检测数据形成。

6.根据权利要求1所述的一种多路数据融合方法，其特征在于：在决策融合步骤中，各种传感器组形成的加权融合数据作为对应各种传感器组的各个证据的基本概率，决策融合步骤包括：S1、进行步骤根据任意两种传感器组的基本概率计算两种证据的融合程度，S2、根据融合程度将两种证据融合形成新的证据的基本概率；循环S1和S2以将各个证据进行决策融合，形成控制决策信息。

7.根据权利要求6所述的一种多路数据融合方法，其特征在于：在决策融合步骤中，基于D-S证据理论的以下组合规则形成控制决策信息：

其中，K＝(1-∑_B∩C＝φm₁(B)m₂(C))^-1；

此处，设定U代表有限集合，m代表集合U上的基本概率函数，并且基本概率函数m满足条件：针对任意子集合有0≤m(A)＜1，

设定任意子集合B和任意子集合C相交于子集合A，m₁和m₂为在U不同证据下的基本概率函数，m(B)表示任意子集合B的支持区基本概率函数，m(C)表示任意子集合C的支持区基本概率函数。

8.一种温室监控系统，其特征在于，包括传感器模块以及处理模块，其中，传感器模块包括对不同的环境参数进行检测的多种传感器组，每种传感器组包括若干个传感器单元，所述处理模块分别与各个传感器单元连接并且依据权利要求1-7任一项所述的多路数据融合方法对各个传感器单元的检测数据处理形成控制决策信息。

9.根据权利要求8所述的一种温室监控系统，其特征在于：所述处理模块包括协调网络组件以及主控制器，各个传感器单元进行采集步骤，所述协调网络组件与各个传感器单元连接以进行自适应加权融合步骤，所述主控制器与所述协调网络组件连接以进行决策融合步骤。

10.根据权利要求9所述的一种温室监控系统，其特征在于：所述协调网络组件包括若干个路由器以及协调器，所述路由器与若干个传感器单元连接，所述协调器分别与各个路由器以及主控制器连接。