多傳感器信息融合及其在可穿戴計算機上的應用.pdf

1、可穿戴計算機是一種超微型、可穿戴的新型移動計算機設備，它能隨時隨地為使用者提供信息獲取、交換和處理的能力。它不只是將計算機微型化和穿戴在身上，它還實現了人機的緊密結合，其除了具有計算和顯示功能外，采用多通道傳感器技術，結合計算功能以及信息融合技術可使穿戴者對于自身以及環(huán)境的感知能力得以增強，從而能夠自主的做出相應，更加智能的與穿戴者進行交互。
　　本文分析了可穿戴計算機以及人體各生理指標的特點，考慮到可穿戴計算機傳感器信息融合的實

2、時性需求，傳感器時序數據的特點，以及生理數據的模糊性，提出了基于模糊動態(tài)貝葉斯網絡的多傳感器信息融合的方法。動態(tài)貝葉斯網絡是根據多個時刻觀測值對系統(tǒng)的各個時刻或某一時刻的狀態(tài)進行評估，而模糊動態(tài)貝葉斯網絡又考慮了觀測值存在多個不確定狀態(tài)的情況，適用于存在連續(xù)觀測值時的定性推理問題。本文系統(tǒng)的研究了模糊動態(tài)貝葉斯網絡構造方法以及推理算法，在模糊動態(tài)貝葉斯網絡的一般推理公式的基礎之上，把動態(tài)貝葉斯網絡的前向后向算法以及鄰接算法推廣到模糊動態(tài)

3、貝葉斯網絡中，并且給出了基于模糊動態(tài)貝葉斯網絡的多傳感器信息融合框架和步驟。
　　運用這種方法，本文針對兩種生理狀況（心源性休克和人體生理狀態(tài)）的實時監(jiān)測，分別建立了監(jiān)測模型，通過在線推理，可以實現對多生理傳感器信息進行實時融合，對融合目標所處狀態(tài)進行評估。仿真測試的結果證實了監(jiān)測模型以及推理算法的有效性和實用性，并且該方法可以有效的濾除傳感器瞬時故障所造成的影響，通過概率曲線的分析還可以及時獲取人體生理狀況變化的趨勢。