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ENTWURF EINES DYNAMISCHEN SYSTEMS ZUR SENSORFUSION


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Sinopse

Viele technische Anwendungen erfordern eine Auswertung von Information uber die naturliche, sich andernde Umwelt, um Systeme zu steuern oder Entscheidungen abzuleiten. OFt sind GroSSen zu ermitteln, die sich dynamisch verhalten. ZUr Datenermittlung werden Sensoren eingesetzt, die bestimmte Aspekte der Umwelt abbilden. BEispielsweise konnen dies Thermometer, Mikrofone oder Seismographen sein. ALle diese Sensoren besitzen unterschiedliche Eigenschaften und sind verschieden kalibriert. SIe haben vielfach verschiedene ortliche oder zeitliche Auflosungen. DIe gewonnenen Daten unterliegen weiterhin sensorspezifischen Storeinflussen. DEshalb ist die Gute einer Sensoraufnahme begrenzt. Um stabile und prazise Messergebnisse zu erhalten, werden haufig mehrere Sensormessungen desselben Typs fusioniert. UNter einer Fusion wird die geeignete Kopplung von Information verstanden. DEren Ziel ist die robuste Schatzung einer interessierenden GroSSe. IM einfachsten Fall wird die Genauigkeit einer Schatzung durch die arithmetische Mittelung der gewonnenen Information erhoht. DAdurch vermindert sich die Varianz des Rauschanteils der Daten. Reichen die redundanten Informationen zur Ermittlung einer GroSSe nicht aus, mussen zusatzliche, sich in ihrem Informationsgehalt erganzende Daten gewonnen werden. DIes gelingt durch den Einsatz verschiedener Sensorarten. EIn Beispiel hierzu stellen Umweltuberwachungssysteme dar, die dazu dienen, bestimmte Aspekte einer komplexen naturlichen Umgebung aufzunehmen, wie zum Beispiel der Bodenfeuchtigkeit von Ackerflachen oder der Dickenverteilung von Olverschmutzungen auf der Meeresoberflache. ALle vorhandenen Informationen gilt es dann zu fusionieren. DIe mit verschiedenen Sensoren gewonnenen Daten besitzen jedoch meist unterschiedliche Guten und Eigenschaften oder weisen verschiedene Datenformate auf. AUSSerdem unterliegen sie unterschiedlichen, sich zeitlich andernden Randbedingungen. DAher ergeben sich hohere Anforderungen an ein Fusionsverfahren. Bisher verwendete Verfahren zur Fusion unterschiedlicher Sensordaten reichen von statistischen Methoden uber Fuzzy-Systeme und neuronale Netze bis zu Expertensystemen. JEdes Verfahren bedarf einer problemspezifischen Beschreibung und der Ermittlung spezieller Parameter oder Regeln. IN dieser Arbeit wird eine Architektur entwickelt, die es erlaubt, verschiedenartige Information, z. B. Aus Sensordaten, Nachbarschaftsbetrachtungen und Expertenwissen, einheitlich uber einer Zustandsvariablen eines dynamischen Systems zu beschreiben. DUrch die additive Kopplung dieser Informationen in einer nichtlinearen Dynamik lassen sich diese Beitrage hinsichtlich einer physikalischen GroSSe robust kombinieren und uberlagerte Storungen vermindern. Am Beispiel simulierter Temperaturzeitreihen und realer Strahlungsdaten eines flugzeuggetragenen dreikanaligen Radiometers wird ein System zur Multisensor-Datenfusion entwickelt. DEn aufgezeigten Fusionsproblemen liegt jeweils eine Dynamik zu Grunde, die physikalischen Gesetzen folgt und kontinuierlich in ihren ZustandsgroSSen ist. DA die Dynamik zu jedem Zeitpunkt einen bestimmten Zustand besitzt, wird zur Losung dieser Fusionsaufgabe ein ebenfalls zustandsbehaftetes dynamisches System entwickelt. DEr Vorteil dieses Systems besteht darin, dass jede Art der Information, unabhangig von ihrer Herkunft, als Fixpunkt-Attraktor der dynamischen ZustandsgroSSe beschrieben wird. ZUsammengefasst bilden sie ein nichtlineares dynamisches System in Form einer Differentialgleichung erster Ordnung. DIese kann numerisch mit dem Euler-Verfahren gelost werden. Es wird gezei gt, dass das entwickelte Fusionsverfahren sehr robust gegen Storungen ist und aus den zur Verfugung stehenden Daten verlassliche Ergebnisse erzielt. DEr Einfluss des Rauschens in den Daten auf die zu ermittelnde GroSSe wird verringert und AusreiSSer sowie korrelierte und unkorrelierte Storungen in den Daten werden eliminiert. AUf Grund seines modularen Aufbaus lasst sich zusatzliches Wissen leicht in das System integrieren. DUrch die wahrend der Erfassung des Datenstromes erfolgende Analyse mit Hilfe eines weiteren dynamischen Systems kann die Gute eines Sensors bewertet werden. DRiften die Messwerte eines Sensors aus einem eingestellten Bereich, dann werden die Sensordaten rekalibriert. DIese zusatzliche Dynamik ist so mit dem Sensorfusionssystem gekoppelt, dass die Gesamtdynamik jederzeit stabil ist. DAs dynamische System relaxiert immer in einen stabilen Zustand. Das von Carsten Winkel entwickelte Verfahren besitzt den Vorteil, dass es eine niederdimensionale Beschreibungsform darstellt, um verschiedene Informationsbeitrage, unabhangig von der jeweiligen Informationsquelle, zu kombinieren. DIe wenigen Parameter sind physikalisch interpretierbar und bei vorhandenem Zusatzwissen, z. B. Von sogenannten Experten, prazise festzulegen. MIt diesem dynamischen Ansatz kann auf aufwendige Lernverfahren zur Fusion verzichtet werden. AHnlich einem Experten mit Erfahrung in der visuellen Beurteilung der Daten fusioniert dieses System selbststandig alle zuganglichen Informationen direkt aus den Sensordaten und weiterem Wissen uber den Messvorgang. AUf Grund der robusten Eigenschaften des sich ergebenden Systems ist die entwickelte Methode auch auf andere Anwendungsgebiete leicht ubertragbar.

Detalhes do Produto

    • Origem:  IMPORTADO
    • Editora: IBIDEM
    • Edição:  1
    • Idioma: ALEMÃO
    • Ano:  2001
    • País de Produção: Germany
    • Código de Barras:  9783898211543
    • ISBN:  3898211541
    • Encadernação:  BROCHURA
    • Altura: 210.00 cm
    • Peso: 0.18 kg
    • Nº de Páginas:  150

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