[實用新型]一種基于粗糙集BP神經網絡的多傳感器融合物聯網試驗平臺

無效

• 申請號: 201120235874.7
• 申請日: 2011-07-06
• 公開（公告）號: CN202103712U
• 公開（公告）日: 2012-01-04
• 發明（設計）人: 楊恒;王翊;李偉;林曉
• 申請（專利權）人: 無錫泛太科技有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04W84/18;G06N3/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 宋松

技術領域

本實用新型涉及物聯網多傳感器試驗平臺，尤其涉及一種基于粗糙集BP神經網絡的多傳感器融合物聯網試驗平臺。

背景技術

在實際物聯網系統中常使用多傳感器對多種特征量進行監測(如振動、溫度、濕度、壓力、流量等)，并對這些傳感器的信息進行融合，得到目標的一致性解釋與描述。其核心是選擇合適的融合算法，要求具有魯棒性、并行處理的能力，還要保證運算速度和給定的精度。而人工神經網絡是由大量的基本神經元相互連接而成，能夠進行分布式并行處理和非線性轉換，具有強大的學習和總結歸納的功能，處理速度快，數據存儲空間小的優點，恰恰能滿足多傳感器系統對融合算法的要求。運用神經網絡作為數據融合模型時，網絡的輸入信息是多傳感器對目標的各種測量參數，網絡的輸出是對目標的模式識別、或分類結果、或其它響應結果。

還有，傳統的神經網絡在融合方面也具有一定的局限性，它不具備對輸入樣本空間的預處理功能。當輸入特征量維數較大時，神經網絡不僅結構復雜，訓練時間大大延長，而且實時性也不好。

針對以上缺陷，將粗糙集引入到神經網絡的融合模型中，利用粗糙集屬性約簡而不改變分類能力的特點和神經網絡并行處理能力以及強大的容錯能力的優點，先對輸入特征量進行降維操作，消除冗余屬性，再經由神經網絡訓練，達到精簡網絡結構，加快網絡收斂速度，提高實時性的目的。

實用新型內容

本實用新型的目的是針對以上算法，提供一種多傳感器融合物聯網實驗平臺，能夠完全運行并驗證這種算法的可行性。

為實現上述目的，本實用新型通過以下技術方案實現：

一種基于粗糙集BP神經網絡的多傳感器融合物聯網試驗平臺，由主機系統、前端節點以及物聯網無線控制系統組成；物聯網無線控制系統包括：核心處理器、無線節點模塊和射頻模塊；核心處理器通過射頻模塊無線連接無線節點模塊；核心處理器分別并聯接入控制主機內部的SD卡、攝像頭、WIFI模塊、感應傳感器以及音頻外設；核心處理器通過GSM模塊與用戶手機進行無線連接；前端節點包括：煙霧傳感器、溫度傳感器、CO氣體傳感器、溫度傳感器、玻璃傳感器、RFID傳感器。

無線節點模塊內部設有節點模塊核心處理器，通過節點模塊核心處理器采集各類傳感器的數據信息或狀態，并通過射頻模塊發送給控制主機，并且根據控制主機發布的控制命令實現對應操作。

主機系統包括：液晶顯示屏、VGA模塊、攝像頭模塊、手機模塊、USB鼠標/鍵盤。

采用本實用新型的技術方案，使物聯網多傳感器的基于粗糙集的BP神經網絡的融合算法能夠在一臺實際物聯網試驗平臺中進行測試試驗，使用多傳感器對多種特征量進行監測(如振動、溫度、濕度、壓力、流量等)，并對這些傳感器的信息進行融合，得到目標的一致性解釋、描述及驗證。

附圖說明

下面根據附圖和實施例對本實用新型作進一步詳細說明。

圖1是本實用新型實施例一種基于粗糙集BP神經網絡的多傳感器融合物聯網試驗平臺的原理結構示意圖；

圖2是本實用新型實施例一種物聯網實驗平臺中基于粗糙集BP神經網絡的多傳感器無線節點部分原理結構示意圖。

圖中：

1、核心處理器；2、無線節點模塊；3、射頻模塊；4、GSM模塊；5、SD卡；6、攝像頭；7、WIFI模塊；8、感應傳感器；9、音頻外設；10、用戶手機；21、節點模塊核心處理器；22、煙霧傳感器；23、溫度傳感器；24、CO氣體傳感器；25、溫度傳感器；26、玻璃傳感器；27、RFID傳感器。

具體實施方式

如圖1所示，本實用新型的多傳感器試驗平臺包括：主機系統、前端節點以及物聯網無線控制系統，其物聯網無線控制系統由ARM9核心處理器1、無線節點模塊2以及射頻模塊3組成，ARM9核心處理器1設置于控制主機內部，核心處理器1外部設有射頻模塊3并且與此射頻模塊3為互逆關系，核心處理器1通過射頻模塊3無線連接無線節點模塊2；核心處理器1分別并聯接入控制主機內部的SD卡5、攝像頭6、WIFI模塊7、感應傳感器8以及音頻外設9，此外，核心處理器1通過GSM模塊4與用戶手機10進行無線連接。主要工作原理：控制主機通過核心處理器1控制射頻模塊3實現無線節點的信息匯總和處理，并通過GSM模塊4利用短信和彩信的方式通知用戶手機10并接收短信命令進行后續處理，以此實現物聯網無線控制。