面向分布式多传感器的FOA大数据融合算法研究

Research on FOA Big Data Fusion Algorithm for Distributed Multi-sens

分布式多传感器融合能够获得更好的数据监控效果,构建一种分布式多传感器数据融合模型以解决数据融合中出现的时序偏差问题。该模型通过对多个传感器测量的数据值进行综合分析,基于相对梯度值剔除冗余干扰以改善数据融合的精度,并基于FOA优化算法模拟果蝇找寻食物的过程,在全局范围内寻找最优解,解决了传感器系统参数优化和选择时遇到的局部早熟问题。实验结果表明,采用FOA算法的多传感器融合效率更高、时间更短,随着数据源数量的增加,算法的融合精度衰减较慢。