[发明专利]一种基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络

权利要求书

1.一种基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络，其特征在于：包括无线传感器节点、无线执行机构和无线控制中心；所述无线传感器节点，用于负责数据的采集、处理和通信；所述无线执行机构，用于启动报警和控制电路开关；所述家居无线控制中心，用于处理和转发来自无线传感器节点中的信息，并且为互联网的连接提供接口进行远程控制。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络，其特征在于：所述无线传感器节点包括传感器、处理器单元、无线通信单元和能量供应单元；所述传感器单元包括设于室内的传感器，用于监测区域内信息的采集和数据交换；所述处理器单元包括模数转换器、处理器和存储器，用于存储和处理传感器单元采集的数据以及其他节点发来的数据进行数据融合；所述无线通信单元，用于与其他传感器节点进行无线通信，交换控制信息和收发采集数据；所述能量供应单元，用于为传感器节点提供所需的能量。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络，其特征在于：所述处理器单元采用单片机MSP430F1232；所述无线通信单元采用NRF905。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的智能家居无线传感器网络，其特征在于：所述无线通信单元包括协调器和路由器；所述协调器包括电压转换模块、按键模块、LCD模块、LED指示灯、时钟和天线；所述电压转换模块，用于将电压进行调节；所述LED指示灯，用于显示协调器节点网络状况信息；所述LCD模块，用于进行用户和传感器网络的交互，显示功能菜单。

5.基于权利要求1至4之一所述的一种智能家居无线传感器网络的多传感器数据融合方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：接收传感器上传的传感器的测量数据，通过曲面拟合法进行数据拟合，抑制参量和非参量之间的耦合关系；

步骤二：通过识别传感器间测量数据，进行置信距离的计算，剔除异常数据；

步骤三：根据贝叶斯原理，计算融合均值和融合方差；

步骤四：将融合均值和融合方差通过卡尔曼滤波器输出。

6.基于权利要求5所述的一种智能家居无线传感器网络的多传感器数据融合方法，其特征在于：所述置信距离计算的方法：传感器i的输出数据为Xi，传感器j的输出数据为Xj；求得概率密度函数Pi(X)和Pj(X)；计算置信距离D_ij；将置信距离用矩阵表示，形成置信距离矩阵；使用临界值对置信距离值进行划分，判断输出数据之间的支持关系，用关系矩阵表示，根据关系矩阵选择传感器输出结果，参与融合。

7.基于权利要求5所述的一种智能家居无线传感器网络的多传感器数据融合方法，其特征在于：所述计算融合均值和融合方差的方法：根据概率密度函数公式求得概率密度函数，式中X为状态向量，Z为测量值，σ_j为传感器j的标准偏差；则根据贝叶斯理论，传感器的融合均值式中σ_i为传感器i的标准偏差，σ_i为传感器j的标准偏差；融合方差。