【摘 要】
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研究是建立在基于农业物联网技术的农业大棚信息监测系统的基础之上,利用卡尔曼滤波算法对采集终端传感器采集到的大量数据进行融合处理。该算法首先通过状态方程和节点观测
【机 构】
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青岛理工大学信息与控制工程学院,齐鲁工业大学（山东省科学院）
【基金项目】
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国家重点研发计划“智能农机装备”(2017YFD0701201、2016YFD0702103);山东省农机装备创新计划(2018YZ002、2017YF006—02);山东省科技重大专项(2015ZDZX10002)
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研究是建立在基于农业物联网技术的农业大棚信息监测系统的基础之上,利用卡尔曼滤波算法对采集终端传感器采集到的大量数据进行融合处理。该算法首先通过状态方程和节点观测方程推出状态一步预测值方程,其次将状态一步预测值方程与节点观测方程结合,便可得到系统状态最优估计值。最后通过预测值与测量值进行比较,并结合协方差的变化对状态估计值进行加权修正。仿真结果分析表明,利用卡尔曼滤波算法进行数据融合,能够得到更加平稳的数据值,精度也大大提高。
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