多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

Jun 12005

Vol 123,No .3航　天

　控　制Aer os pace Contr ol

多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

陈　刚　刘　昆

国防科技大学航天与材料工程学院,长沙410073

摘　要　针对惯性陀螺、星敏感器和红外地平仪组成的卫星姿态确定系统,基于联邦卡尔曼滤波技术和多敏感器信息融合技术,提出了二级分散滤波方案,该方

案能够实现系统的故障诊断与系统重构,提高系统的可靠性,最后通过仿真解算出高精度的姿态测量信息。主题词　卫星　姿态确定　多敏感器信息融合　联邦卡尔曼滤波中图分类号:V474 文献标识码:A 文章编号:100623242(2005)0320035205

Appli ca ti on of M ulti -sen sor I nforma ti on Fusi on i n

Sa tellite A ttitude D eterm i n a ti on Syste m

Chen Gang L iu Kun

College of A str onautics and Material Engineering,Nati onal University of Defense Technol ogy,Changsha 410073Abstract B ased on the m u lti -sensor infor m a tion fusion theory and federal Kal m an filter ,a t w o -stage

separate filtering sche m e for the sa tellite attitude deter m ination syste m co m posed of gyroscopes,infrared earth sensors and star sensors is presented .The sche m e can fully utilize infor m a tion provided by sensors to i m prove accu racy and reliability,at the sam e ti m e it can achieve high fault -tolerant and adaptive ability by m eans of fault detection and reconfigu ration .F inally,si m ulation resu lts sho w that it can realize high at 2titude deter m ination accuracy .

Subject ter m s Satellite A ttitude deter m ination M ulti 2sensor infor m ation fusion Feder al Kal m an filter

收稿日期:2005201211

作者简介:陈　刚(1981～),男,湖北谷城人,硕士研究生,主要研究方向为航天器动力学与控制、信息融合等;刘　昆(1965～),男,湖南邵阳人,教授(博士研究生导师),主要研究方向为磁悬浮飞轮系统控制技术等。

1　引　言

目前航天器主要利用惯性单元、红外地平仪、太阳敏感器和星敏感器进行定姿。利用信息融合技术把这些敏感器的信息进行融合,从而可解算出高精度的姿态信息;同时,通过信息融合可以将多敏感器组合成高可靠性的智能容错姿态确定系统,实现故障诊断与系统重构,从而大大提高航天器的可靠性。

本文针对惯导系统(I N S )、红外地平仪和星敏

感器(CNS )组成的姿态确定系统,基于信息融合技

术提出了二级分散滤波方案,并在文献[1]和[2]的

基础上根据Carls on [3,4]

的联合滤波理论对系统进行仿真计算,结果表明信息融合可以有效地提高卫星的姿态确定精度。

2　信息融合结构方案

本系统由惯性单元、红外地平仪和星敏感器组成,如图1所示,利用惯性基准输出的连续角速度信

?

53?

航　天　控　制2005年

息组成姿态估计器,

红外地平仪和星敏感器分别与

惯性敏感单元组成两个子滤波器对惯性基准进行校正,最后进行全局最优融合估计。通过对各子滤波器进行监测,实现自主故障判断与故障定位,且在系统故障情况下进行系统重构后,融合姿态测量仍能保证定姿精度或者系统定姿精度降低使航天器降级工作,从而可以挽救航天器,延长航天器的使用寿命[5]

。

图1　信息融合结构方案

3　联邦卡尔曼滤波器信息融合算法

考虑两个子滤波器的模型为:

x i (k +1)=Φi (k )x i (k )+G i (k )ωi (k )

(1)y i (k )=H i (k )x i (k )+v i (k )

(2)

式中

x i (k )∈R n

—子系统的状态(i =1,2);

Φi (k )—系统状态转移矩阵;

G i (k )—已知阵;

ωi (k ),v i (k )—相互独立的方差分别为:Q i ,R i

(k ≥0)的零均值高斯白噪声;

H i (k )—子系统的观测矩阵;y i (k )—子系统的输出;

各子滤波器以卡尔曼滤波器进行局部状态x i

(k )的最优估计。假设两个子滤波器的公共部分状态估计分别为x ^

1和x ^

2,其对应的估计误差方差为

P ^

11和P ^

12,估计协方差为P ^

12和P ^

21。考虑全局最优

状态估计为局部估计的线性组合:

x ^

=w 1x ^

1+w 2x ^

2

(3)

其中w 1,w 2是待定系数阵,选择w 1,w 2使x ^

为无偏最小方差估计:

x ^=x ^1+(P ^11-P ^12)(P ^11-P ^

12-P ^

21+P ^

22)

-1

(x ^2-x ^

1)

(4)

P ^

=P ^

11+(P ^

11-P ^

12)(P ^

11-P ^

12-P ^

21+P ^

22)

-1

(P ^11-P ^

12)

(5)

4　卫星姿态测量系统模型

4.1　卫星运动方程

设φ,θ,ψ分别为卫星的滚动角、俯仰角和偏航角,坐标系的旋转顺序为3-1-2,则卫星的小姿态运动方程为:

φ?

=ωx +ω0ψ

θ?

=ωy +ω0

ψ?=ωz -ω0φ

(6)

其中ω0为牵连角速度即卫星沿轨道运行的瞬时角速度。

4.2　陀螺仪误差模型

陀螺的输出角速度为:G =ω+b +d ,其中ω为卫星的轨道角速度,b 为常值漂移项,d 为指数相关

漂移项:d ?

=αd +v ,随机漂移指数相关漂移(d x ,d y ,

d z )的均方差为σd (°)/h,(v x ,v y ,v z )为高斯白噪声。4.3　红外地平仪观测方程

红外地平仪仅能测量卫星滚动与俯仰姿态信

息,其观测方程为[6]

:

φHX =φ+αHX

θHY =θ+αHY (7)

式中

φHX ,θHX 为滚动和俯仰角的测量值;φ,θ为滚动和俯仰角的真实值;αHX ,αHY 为滚动和俯仰角的测量误差。测量误差αH 可表示为:

αH =αH 1+αH 2+εH (8)

式中

αH 1为常值偏差;αH 2为轨道周期偏差;

εH 为高斯白噪声。4.4　星敏感器的测量误差模型

星敏感器测量误差包含白噪声和马尔可夫分量,这里用马尔可夫过程描述星敏感器的缓慢变化误差分量:

α?XS α?

YS α?=-βXS 000-βYS

-βZS

αXS αYS α+εXS

εYS ε(9)

?

63?

第23卷　第3期陈　刚等:

多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用式中

βXS ,βYS ,βZS 为星敏感器误差马尔可夫模型的反自相关系数;εXS ,εYS ,εZS 为星敏感器模型高斯白噪声。

4.5　陀螺仪与红外地平仪组成的子滤波器1

根据文献[7],陀螺仪与时间有关的漂移项d x ,

d y ,d z 的作用效果可等效为常值漂移和随机噪声的叠加。因此选择误差方程的状态变量为:

δx 1=[δφ　δθ　δψ　b x b y b z αHX αHY ]T

则系统的离散化状态方程为:

δx 1(k +1)=<1(k +1,k )δx 1(k )+

Γ1(k +1,k )v 1(k )

(10)

式中

<1(k +1,k )=

10ω0Δt 0

10-ΔtI 3×3

03×2

-ω0Δt

01

05×3

I 5×5

Γ1(k +1,k )=

-ΔtI 3×3

05×3

E [v 1(k )]=0E [v 1(k )v T

1(j )]=Q 1(k )δk j

其误差观测方程为:

δy 1(k +1)=H 1(k +1)δx 1(k +1)+εH (k +1)

(11)

式中

H 1(k +1)=

1　0　0　0　0　0　1　00　1　0　0　0　0　0　1

E [εH (k )]=0

E [εH (k )εH T

(j )]=R 1(k )δk j

4.6　陀螺仪与星敏感器组成子滤波器2

根据上面的分析,选择误差方程的状态变量为:

δx 2=[δφ　δθ　

δψ　b x b y b z ]T 则系统的离散化状态方程为:

δx 2(k +1)=φ2(k +1,k )δ

x 2(k )+Γ2(k +1,k )v 2(k )(12)式中

<2(k +1,k )=

1

0ω0Δt 0

10-ΔtI 3×3

-ω0Δt

01

03×3

I 3×3

Γ2(k +1,k )=

-ΔtI 3×3

03×3

E [v 2(k )]=0E [v 2(k )v T

2(j )]=Q 2(k )δk j

其误差观测方程为:

δy 2(k +1)=H 2(k +1)δx 2(k +1)+εS (k +1)

(13)

式中

H 2(k +1)=[I 3×3　03×3]

E [εS (k )]=0E [εS (k )εT

S (j )=R 2(k )δk j ]

5　仿真结果与分析

5.1　仿真条件

假设卫星初始姿态角全为零,陀螺初始常值漂

移(b x b y b z )=(3　-5　-5)(°

)/h,陀螺随机漂移均方差为012(°

)/h,红外地平仪的常值偏差为011°量级,轨道周期偏差为0105°量级,白噪声为012°量级,星敏感器的测量精度为10″。仿真时长4200s,步长0101s 。5.2　子滤波器1仿真结果

图2　子滤波器1滤波结果

?

73?

航　天　控　制2005年

图2分别是滚动、俯仰

、偏航角的姿态测量误

差。分析可得,由陀螺仪和红外地平仪组成的滤波器在初始误差较小的情况下可以达到足够的精度,但其在开始阶段误差增益较大,在初始误差较大的情况下,开始阶段的误差甚至可达到0125°,此结果与文献[1]的结论基本吻合。5.3　子滤波器2仿真结果

图3分别是陀螺仪和星敏感器组成的滤波器的滚动、俯仰和偏航姿态测量误差。可以看出此滤波器的姿态测量精度可达0101°,因此,陀螺仪和星敏感器组成的姿态确定系统是理想的高精度卫星姿态确定系统

。

图3　子滤波器2滤波结果

5.4　全局滤波器仿真结果

图4为全局滤波结果,姿态误差相对各子滤波

器有了一定的提高,但由于星敏感器测量精度远高于红外地平仪,所以全局滤波结果相对子滤波器2的测量精度没有明显提高

。

图4　全局滤波结果

6　结　论

本文利用二级分散滤波方案对陀螺仪、红外地

平仪和星敏感器的数据状态估计融合进行了仿真。仿真结果表明通过多传感器信息融合可以有效地改善卫星姿态测量精度。但由于星敏感器的精度高于红外地平仪,全局滤波器相对子滤波器2的精度提高并不明显,因此,采用这种敏感器组合的主要用途在于增强系统的可靠性,实现系统的故障诊断与系

统重构。

参　考　文　献

[1]　田蔚风,金志华等.卫星姿态测量信息的卡尔曼滤波

技术研究[J ].中国惯性技术学报,1998,4(6):18～

23.

[2]　张延顺,王海等.卫星三轴姿态确定系统的光纤陀螺/

星敏感器组合技术研究[J ].中国惯性技术学报,

2003,2(11):1～4.

?

83?

第23卷　第3期陈　刚等:多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

[3]　CARLS ON N A,BERARDUCC IM P.Federated Kal m an

filter si m ulati on results[J].Journal of the I nstitute of

Navigati on1994,41(3):297～321.

[4]　C ARLS ON N A.Federated Kal m an filter f or fault-t oler2

ant integrated navigati on syste m s[A].Pr oceeding of

I EEE Plans[C].O rlando F L,1988:110～119.[5]　定光成,潘科炎等.航天器高精度姿态敏感器冗余测

量信息智能融合技术[J].航天控制,2000,3.

[6]　姜雪原,马广富等.扫描式地平仪姿态测量误差研究

[J].自动化技术与应用,2002,21(3).

[7]　田蔚风.卫星姿态测量系统信息处理技术研究[D].

上海:上海交通大学,1998.

(上接第29页)

表2　F(θ,r,β)拟合公式的辨识准度(单位mN/c m2)

θ,r,β

F(θ,r,β)　

(0°,0.55m,0°)(26.6°,3.96m,9°)(5.7°,4.14m,19°)(12.3°,4.54m,30°)(16.1°,4.75m,35°)(30.4°,1.29m,88.4°)试验值7.90.0220.1090.0540.030.0001拟合值8.0710000.0217790.1121060.0519800.0306400.000110

拟合误差0.171-0.0002210.003106-0.0020200.0006400.000010

相对误差0.02165-0.010050.02850-0.037410.021330.10000

表3　H(θ,r,β)拟合公式的辨识准度(单位W/c m2)

θ,r,β

H(θ,r,β)　

(0°,0.55m,0°)(26.6°,3.96m,9°)(5.7°,4.14m,19°)(12.3°,4.54m,30°)(16.1°,4.75m,35°)(30.4°,1.29m,88.4°)试验值11.50.0360.1680.0890.050.0047拟合值12.020.0328380.1765760.0893890.0557150.005860

拟合误差0.520000-0.0031620.0085760.0003890.0057150.001160

相对误差0.04522-0.087830.051050.004370.114300.24681

5　结 论

本文利用德国MBB10N推力器羽流试验数据建立了推力器羽流场的非线性数学模型并估计了模型参数,由此得到的羽流场拟合公式既简单又有足够的辨识准度,可用于分析和估计此类推力器对卫星的羽流干扰力和干扰力矩以及对太阳翼和敏感器的热效应等羽流污染。

致谢　本文的形成得到了屠善澄院士、周志成、边炳秀、赵宏、邹广瑞、李荣贵、李铁寿、陈义庆、邹恒光、潘海林、李宝绶、高益军、黄颖、李艳华、马德智等专家、设计师的热情支持和帮助,在此特向他们表示衷心的感谢!

参　考　文　献

[1]　H.Trinks.Experi m ental Exhaust Plu me Analysis with

MBB10N Thruster[C]June1983.

[2]　H.Trinks、S.Fox.Evaluati on of the Exhaust Plu me of the

B i p r opellantMBB10N Thruster f or the I N MARS AT2sat2

ellite[C].July1989.

[3]　蔡金狮主编.飞行器系统辨识学[M].国防工业出版

社,2003,5.

?

9

3

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基于信息融合技术变压器的故障检测

基于信息融合技术变压器的故障检测 摘要:电力变压器故障的多样性、不确定性和各种故障之间联系的复杂性构成了故障诊断技术上的难点,仅靠单一的故障特征量和诊断方法无法完成诊断任务。把信息融合引入变压器故障诊断中,将油色谱分析与电气试验等其他信息相结合,建立基于信息融合技术的变压器故障诊断模型。对变压器故障进行分层决策,不仅能判定故障性质,还能初步判定故障部位,提高故障诊断结果的准确性,最大限度地减小不确定性。 关键词:信息融合;变压器;故障诊断 Abstract:As the faultinformation of power transformers has characteristics such as complementarities,redundancy and uncertainty,the diagnosis task can t be finished by the simple fault characteristic vector and the diagnosis method.The basic ideas of information fusion are introduced and DGA(Dissolved Gas Analysis)is combined tightly with other information such as the results of conventional electrical test of power transformer.The power transformerfault diagnosismodel based on information fusion is built.The models can diagnose both fault property and fault spot,so as to improve reliability and lower uncertainty in fault diagnosis. Key words:information fusion;power transformer;fault diagnosis

多传感器信息融合

多传感器信息融合

0前言 移动机器人的定位问题是提高移动机器人自主能力的关键问题之一。具体来说，定位是利用先验环境地图信息、机器人位姿的当前估计及传感器的观测值等输入信息，经过一定的处理和变换，产生更加准确地对机器人当前位姿的估计。机器人的定位方式有很多种，如，基于光电寻线的定位、基于声纳的机器人自主定位、基于全景视觉的定位及基于激光测距的定位等。可以看出：机器人的定位方式取决于所采用的传感器。目前，在移动机器人上使用较多的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声传感器、激光测距仪、GPS 定位系统等。其中，视觉传感器具有信息量大、感应时间短的优点，但往往获得的数据噪声大、信息处理时间长；激光传感器在测距范围和方向上具有较高的精度，但价格昂贵；超声波传感器虽然角度分辨力较低，但它处理信息简单、成本低、速度快，因此，在自主移动机器人上得到了广泛的应用；里程计是一种相对定位传感器，它通过累计计算得到定位信息，缺点是存在累计误差问题，因此，可结合绝对定位传感器，如超声传感器等，提供较准确的定位。各传感器都有它自己的局限性，因此，移动机器人往往同时装备多种传感器，各自提供关于机器人定位的消息。目前的趋势是：根据传感器的可靠性。使用不同类型的传感器来测量相关数据。本文采用扩展卡尔曼滤波( EKF) 技术，将里程计和超声波传感器所提供的数据进行融合定位。 1 机器人运动模型的建立 由于移动机器人机构复杂，为了便于构造运动学模型与规划控制机器人的位姿，本文选择两轮驱动小车作为运动平台。将整个机器人本体看作一个刚体，车轮视为刚性轮，并在运动不是太快而转弯半径较大时，不考虑车轮与地面侧向滑动的情况，其简化运动学模型如图1 所示。

多传感器信息融合技术论文

多传感器信息融合技术论文多传感器信息融合技 术论文阐述了多传感器信息融合的定义、原理、分类和结构，分析了多传感器信息融合的特点及其研究方向多传感器信息融合技术论文【1】关键词：多传感器信息融合研究方向 1 、多传感器信息融合的定义多传感器信息融合也称为信息融合或数据融合，指的是对不同知识源和多个传感器所获得的信息进行综合处理，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补，降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的理解，从而提高智能系统决策和规划的科学性、反应的快速性和正确性，进而降低决策风险的过程。 由其定义可见，多传感器信息融合避免了单一传感器的局限性，可以获取更多信息，得出更为准确、可靠的结论。 2 、多传感器信息融合的原理多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。如果把单传感器信号处理或低层次的数据处理方式看作是对人脑信息处理的一种低水平模仿，那么多传感器信息融合就是对人脑信息处理的一种高水平模仿。 多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准 则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述[1] 。 3 、多传感器信息融合的分类 信息的数据融合是对多源数据进行多级处理，每一级处理都代表了

对原始数据的不同程度的抽象化，它包括对数据的检测、关联、估计和组合等处理。信息融合按其在传感器信息处理层次中的抽象程度，可以分为三个层次：像素层融合、特征层融合及决策层融合[2] 。 3.1 像素层融合它是最低层次的融合，是在采集到的传感器的原始信息层次上（未经处理或只做很少的处理）进行融合，在各种传感器的原始测报信息未经预处理之前就进行信息的综合和分析。其优点是保持了尽可能多的战场信息; 其缺点是处理的信息量大，所需时间长，实时性差。 3.2 特征层融合属于融合的中间层次，兼顾了数据层和决策层的优点。它利用从传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理。也就是说，每种传感器提供从观测数据中提取的有代表性的特征，这些特征融合成单一的特征向量，然后运用模式识别的方法进行处理。这种方法对通信带宽的要求较低，但由于数据的丢失使其准确性有所下降。 3.3 决策层融合指在每个传感器对目标做出识别后，将多个传感器的识别结果进行融合。这一层融合是在高层次上进行的，融合的结果为指挥控制决策提供依据。 决策层融合的优点是：具有很高的灵活性，系统对信息传输带宽要求较低; 能有效地融合反映环境或目标各个侧面的不同类型信息，具有很强的容错性;通信容量小，抗干扰能力强; 对传感器的依赖性小，传感器可以是异质的; 融合中心处理代价低。 4 、多传感器信息融合的融合结构多传感器信息融合通常是在一个

信息融合技术

信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前还没有统一的关于融合过程的分类。

2.1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融合可划分为两大类:一类是目标状态信息融合，目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合，它实质上是模式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术。 决策层融合是指不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成处理，其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决，最终获得联合推断结果。 2.2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ -JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割，并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化，把0层包含进了1层，4层融入其他各层中。

多传感器信息融合方法综述

万方数据

万方数据

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多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.wendangku.net/doc/1511029960.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx

信息技术与学科融合的教学设计

信息技术与学科融合的教学设计 信息技术与学科课程整合，就是利用计算机技术、多媒体技术、网络技术和现代教学思想与方法进行课堂教学活动的一个整体概念。运用现代教育技术与学科课程整合，可以激发学生兴趣，提高参与度；化静为动，揭示内在规律；联系生活，体验知识生成；及时巩固新知。 一、教学目标 1、使用信息技术，解决过去存在的、在各学科教学中难以实现的面向全体学生，因材施教、师生互动等问题。 2、通过整合、真正实现教学目标的综合化；教学过程的民主化；教学方法的多样化和教学技术的信息化。从而使素质教育在教学中得到突破性的进展。 3、提高教师应用媒体的教学水平，能够促进课堂教学结构、教学方法及学习方式变革。 二、教学内容 从教学实际需要出发，配备录音机、录像机、光盘等声像资料，配备适量的幻灯机、投影仪、电视机、收录机、录像机、计算机及其他辅助器材，这对教学的现代化将起到极大的促进作用。《基础教育课程改革纲要》提出“改变课程实施过于强调接受学习、死记硬背、机械训练的现状，倡导学生主动参与、乐于探究、勤于动手，培养学生搜集和处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力以及交流与合作的能力。即新课程强调改变学生的学习方式，倡导建立具有“主动参与，乐于探究，交流与合作”特征的学习方式。而我们应用现代技术所编制的多媒体课件就能够很好地来体现新课程的一些理念，即应用现代技术能够促进我们的课改顺利进行，为我们的课改提供一个平台。在教学中，将教师讲授的内容与多媒体计算机的形象化处理相结合，使教师的讲授与多媒体的演示融为一体，将教学中抽象的问题具体化、枯燥的问题趣味化、静止的问题动态化、复杂的问题简单化，以达到优化教学的目的。 三、教学活动 以网络版的《景泰蓝的制作》教学课件为例来说明现代教育技术对教学的影响。该课件为存储于www服务器上集文本、声音、图像、录像、动画于一体，用HTML和Java语言编写的超媒体教学软件。以中国古典民乐《高山流水》为背景音乐，课文朗诵配上景泰蓝制作六道工序的图片，并且用景泰蓝制作全过程录像和十几幅精美的景泰蓝工艺作品图，以增加学生的直接经验和感性认识。以GIF 小动画作点缀，营造生动的画面效果。在学习过程中可以切换到讨论系统bbs、在线测试、E-mail帮助上。为支持学生自主学习和协作探索，课件提供了丰富完整的教学资源。如：可以链接到与《景泰蓝的制作》写作顺序相似的《活板》一课的课件，提供了有关景泰蓝、中国文化及中国工艺的网站，提供了图文并茂的景泰蓝鉴赏方法等。运用网络自主探究知识和协作研究问题的能力，加速了学生创新意识的形成，同时也能解决个体差异的教学问题，即能满足不同基础不同水平，甚至不同兴趣爱好的学生的学习。学生在学习过程中可以通过在线测试，了解自己的进步和不足，及时地按要求调整学习，自由进退，自主构架，从网络广泛的信息源中选择需要的学习材料，实现真正的个别化教学，使学生成为真正意义上的教学主体。 该多媒体课件用音乐陶冶学生情操，用动画激发学生兴趣，用图片激活学生

基于神经网络的信息融合技术

基于多传感器信息融合的 数控机床故障诊断研究 1.引言 数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点，但其结构和运行工况也很复杂，一旦机床发生故障，引起故障的因素众多，有机械方面的，有电气方面的，同时同一种故障往往有不同的表现，同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果，故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围，单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况，难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要，它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性，充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息，减少信息的模糊性，增加决策可信度，提高对数控机床的故障诊断的准确率。 多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法，它起源于20世纪70年代，最早被应用于军事领域，用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，得到对被测对象的一致性解释和描述，并做出相应的判断、估计和决策。 多传感器数据融合有多种算法，其中，D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据，通过MATLAB软件对其进行分析计算，最后得出结论。 2．基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统 本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合，如图1所示。

多传感器数据融合

多传感器数据融合 多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。2

数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。估计方法

信息技术与学科教学的深度融合

信息技术与学科教学的深度融合 摘要：随着人类社会的进步，科学技术得到快速的发展。特别是信息技术的发展尤为迅猛。信息技术作为学科重要辅助工具,对师生解决学科上的难点和重点所起的作用是不言而喻的，,特别是多媒体技术在教学中的作用日益明显和重要。信息技术的运用,从某种程度上讲,它促进了教师本身与外界的联系,激发了学生学习兴趣,提高了教师对自身素质的要求。信息技术飞速发展，直接影响教育教学的方法、手段和理念，信息技术与学科教学的深度融合问题已经是摆在广大我们面前的挑战。 关键词：信息技术学科教学融合 教育信息化本质是用信息技术改变教学，课堂教学是学校教学工作的主阵地，信息技术与学科课堂教学的深度融合，是信息技术与教育教学全面深度融合的核心和关键所在。在教学过程中信息技术的运用只不过是教学形式的一种和教学手段的一种，语言文字的揣摩运用和深入挖掘才是最重要的内容和目的，将两者有机结合，灵活而有效运用，做到“信息技术与学科教学深度融合”。我们可在教学过程中逐步地实践、交流、改进、提高。勇于实践是关键，不断学习是重点，使用恰到好处是核心。不可为运用而运用，也不可“好事多事”而舍近求远、本末倒置。现结合具体案例介绍本人在日常教学中运用信息技术的一些尝试和初步认识。 一、案例简述

本文将苏教版第十一册第十一课《一本男孩子必读的书》作为案例来简单分析“信息技术与学科教学的深度融合”这一问题，也将结合本在在教学过程中所遇到的问题来抒发自己的观点。 这是一篇采用故事形式的书刊推介文章，题目本身就富有吸引力与感染力。作者选取这个题目，当学生看到这个题目时，会产生一下的疑问。首先，这个课题强调这本书是“必读”的。那么究竟是什么书，如此重要，列入了“必读”的范围？这是第一个疑问，也是激发学生阅读兴趣的第一个地方。其次，“男孩子必读”。为什么单单指定男孩子必读？女孩子就不一定要读了么？作者是不是故弄玄虚？这就使文章增添了神秘色彩，增强了文章的吸引力。最后，作者为什么要以这个为题，写这篇文章，要告诉我们怎样的道理？要我们学习什么？ 这篇文章的题目就已经深深的吸引了学生，激发了他们阅读、学习这篇文章的兴趣。因为这篇文章已经包含太多的信息，作为教师该如何围绕这篇文章的中心内容来构思、讲解这节课并且还要保持文章对学生的吸引力？这是一个难题。如果，我们不借助现在的多媒体信息技术，只是运用老旧的教学方式，只是教师自己不断的在黑板板书，通过自己文字表述与学生就课本内容回答自己的提问来讲解课文，那样避免不了教学模式单一、枯燥，同时也会让学生感到毫无新意，也不能很直观的讲解课文，分析课文题目所包含的信息，也不能保持课文对学生持续的吸引。课堂

传感器数据融合

传感器数据融合技术 数据融合也称为信息融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为全面、准确和可靠的结论。数据融合出现于２０世纪７０年代，源于当时军事领域的需要，称为多源相关、多传感器混合数据融合，并于２０世纪８０年代建立其技术。美国是数据融合技术起步最早的国家，在随后的十几年时间里各国的研究开始逐步展开，并相继取得了一些具有重要影响的研究成果。和国外相比，我国在数据融合领域的研究起步较晚。海湾战争结束以后，数据融合技术引起国内有关单位和专家的高度重视。一些高校和科研院所相继对数据融合的理论、系统框架和融合算法展开了大量研究，但基本上处于理论研究的层次，在工程化、实用化方面尚未取得有成效的突破，许多关键技术问题尚待解决。 多传感器数据融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将身体上的各种功能器官所探测到的信息与先验知识进行融合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件作出估计。多传感器数据融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其获得信息的合理支配和使用，把其在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行综合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此而获得比它的各组成部分的子集所构成的系统具备更优越的性能。 具体而言，多传感器数据融合基本原理如下： １）多个不同类型的传感器获取目标的数据； ２）对输出数据进行特征提取，从而获得特征矢量； ３）对特征矢量进行模式识别，完成各传感器关于目标的属性说明； ４）将各传感器关于目标的属性说明数据按同一目标进行分组，即关联； ５）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。 在各种系统中，靠单一的传感器不能满足对目标、环境的识别和控制的要求。若对不同传感器采集的数据单独、孤立地进行加工，不仅会导致数据处理工作量的剧增，而且割断了各传感器数据之间的有

如何让信息技术与学科进行深度融合

如何让信息技术与学科进行深度融合 2018年暑期校本培训材料 随着互联网络时代的到来，在学校的教育中，我们必然会在学科教学中，运用信息技术来检索、收集、分析、处理所学学科的有关资料，促进该学科的教与学。因此，信息技术与学科教学的融合，不仅有利于提高教学效率，也有助于提高学生信息素养和文化水平。未来社会的建设者和接班人都应该是高素质、高起点的，能全面适应突飞猛进的科学技术，能综合运用各种信息技术并有效地进行自主学习。结合现状谈谈如何才能促进信息技术与学科有效融合。 一、信息技术与学科融合的存在弊端 (一)教师对信息技术与学科融合认识不到位 信息技术与学科融合就是要大力推进信息技术在教学过程中的普遍应用，促进信息技术与学科课程的融合，逐步实现教学内容的呈现方式以及学生的学习方式、教师的教学方式和师生互动方式的变革，充分发挥信息技术的优势，为学生的学习和发展提供丰富多彩的教育环境和有力的学习工具。但是有些教师认为只要在课堂上运用了多媒体课件教学就是将两者融合了，这就是在理解上有偏差、不全面。 (二)教师对信息技术与学科融合的开展存在懒惰、畏惧的心理 信息技术与学科课堂教学深度融合的开展首先需要学科教师不断探索和研究如何进行有机融合。有些教师不想动，在思想上存在着懒惰的心理;其次在课堂教学实施过程中，还需要现代化信息技术手段的支撑，教龄偏大的教师对新技术的使用缺乏信心，便不愿使用。

(三)教师对信息技术与学科整合需掌握的技术操作还不足 信息技术是与学科进行融合的工具，如果技术不到位，融合就不能有效顺利地进行，对于非信息技术专业的教师而言，提高自身的信息素养也是他们所面临的一个实际问题。 二、信息技术与学科教学融合的目标 (一)优化教学过程，提高教学质量和效益 信息技术与课堂教学融合的本质是在先进的教育思想、教育理论的指导下，把以计算机及网络为核心的信息技术，作为教学环境的创设工具和促进学生学习的认知工具，应用到各学科教学过程中。将各种教学资源、各个教学要素和教学环节，经过组合、重构的方法，相互融合，提高教学质量，促进传统教学方法的变革。 (二)培养学生的信息素养 培养学生获取、分析、加工和利用信息的能力，为学生打好全面、扎实的信息文化基础，同时应具备对信息内容的批判与理解能力，并能在虚拟的环境中保持良好的伦理道德和法律意识。 (三)培养学生掌握信息时代的学习方式 大量的网络信息，改变了人类的学习方式，学习方式从接受式学习转变为自主性学习、探究性学习、研究性学习和协作性学习。新的学习方式要求学习者必须能够利用资源自主地进行学习，学会在数字化情境中进行自主发现，学会利用网络通信工具进行协商交流、合作讨论;学会利用信息加工工具和创作平台，进行实践创造的学习。 (四)培养学生终身学习的态度

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术 摘要：介绍多传感器数据融合技术的历史与研究现状，给出多传感器数据融合实现方法，最后给出应用和多传感器数据融合的不足与研究展望。 1 引言 多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向，世界各国都有学者和技术人员在开展数据融合技术的研究，我国对数据融合方面的研究也日益重视，国家自然科学基金和“863”计划已将其列入重点支持项目，因此，对多传感器数据融合进行学术与工程应用的研究具有重要意义[1]。 多传感器数据融合技术是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。多传感器数据融合技术从多信息的视角进行处理及综合，得到各种信息的内在联系和规律，从而剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分,最终实现信息的优化，它也为智能信息处理技术的研究提供了新的观念。数据融合作为一门跨学科的综合信息处理理论，涉及系统论、信息论、控制论、人工智能和计算机通信等众多的领域和学科[2]。 本文介绍数据融合技术发展历史与研究现状，描述数据融合技术的几种典型实现方法，给出数据融合技术的主要应，最后对数据融合技术研究中存在的问题和发展前景进行了论述。 2 多传感器数据融合技术概述 2.1 数据融合的定义 数据融合也称为信息融合，它的定义有很多。Mango lini将数据融合定义为：一套利用具有不同性质的各种源数据的方法、工具、方式，目的是提高所需信息的质量，此定义着重于融合的方法。Hall 和Llinas的定义是“数据融合技术是将来自多传感器和相关数据库的有关信息进行综合，以得到精度上的改善和更加具体的推断，而这些也可以通过单个传感器来得到”。这种定义虽然提到了数据信息的质量，但是仍注重于方法。美国国防部定义为“数据融合是一个多级、多方面的过程,这个过程处理自动识别、连结、相关、估计以综合多源数据和信息.。”这一定义简单地说就是“处理自动识别、连结、相关、估计

《信息技术与学科教学融合 》心得体会

《信息技术与学科教学融合研究》心得体会 银光小学 马兰霞 随着教改以及有效教学的深入，国家对信息设备的资金的大量投入，信息技术与学科教学之间的关系越来越密切了，信息技术如何融入课堂，这对全体教师提出了更高的要求，这就使得教师信息技术的应用出现了捉襟见肘的现象，或者说对信息技术与学科教学的融合出现了难以化解的矛盾，下面我就如何提高教师信息技术与学科教学的融合谈几点自己不成熟的看法： 一、运用 “现代信息技术”，更新教学理念。 1、利用网上学习交互性，充分发挥学生的主体作用。传统教学过程以教师为中心：从教学内容、策略、方法、步骤，都是教师事前安排好的，学生大多处于被动地参与。而将现代信息技术与数学课程优化整合，可以更好的创设以学生为中心、教师为主导的交互式学习环境。留给学生自主权、选择权，让学生根据自己的实际需要，进行实践活动。让课堂富有吸引力，实现人机交互，师生、生生互动，充分发挥学生的主体作用，潜移默化中培养了学生发现问题、解决问题的能力。 2.刺激多种感官，激发学习兴趣。利用可爱的动物卡通、动听的音乐强烈的刺激学生的视听器官，引出的问题更激发了学生的学习兴趣，触发了孩子在整堂课中都积极动手、动脑，以探究他们的好奇心。最后巩固练习环节教师大胆创新，将其设置成动画。通过师生互动，帮学生找出他的错误。整堂可看、可听、可说、可操作，脑、眼、耳、口、手并用，学生注意力集中，兴趣浓厚，让一节抽象的课堂“活”起来。 二、固守传统之忧与现代信息技术滥用之患 1、传统思维定势的形成，限制教育的进步与发展 传统教学过程中教学形式多以教师讲授为主，课堂上，学生只记结果而不研究结果如何得来；只听不思、唯书至上、为师独尊等。这些传统的习惯极大地影响者学生创新思维的发展，成为批判、探究精神发展的瓶颈。 传统课程的弊病主要表现在不能完全适应时代发展的需要和有效提

基于多传感器信息融合的智能机器人

基于多传感器信息融合的智能机器人 院－系：信息工程与自动化学院 专业：模式识别与智能系统 年级： 2011 级 学生姓名：朱丹 学号： 2011204082 任课教师：黄国勇 2011年11月

摘要 机器人多传感器信息融合是当今科学研究的热点问题。传感器是连接机器人智能处理过程与外界环境的重要纽带，一般智能机器人都配有数个不同种类的传感器。本文主要分析了多传感器系统在机器人当中的重要性和多传感器信息融合的基本原理，并探讨了多传感器信息融合技术在智能机器人中的应用。 关键词：智能机器人、多传感器、信息融合 引言 多传感器、信息融合技术与传统机器人的结合构成了智能机器人。要使机器人拥有智能，对环境变化做出反应，首先必须使机器人具有感知环境的能力。用传感器采集环境信息加以综合处理，控制机器人进行智能作业，更是机器人智能化的重要体现。在以往机器人智能领域的研究中，人们把更多的注意力集中到研究和开发机器人的各种外部传感器上。尽管在现有的智能机器人和自主式系统中，大多数使用了多个不同类型的传感器，但并没有把这些传感器作为—个整体加以分析，更像是—个多传感器的拼合系统。虽然在各自传感器信息处理与分析方面开展了大量富有成效的工作，但由于忽视了多传感器系统的综合分析，对提高智能系统的性能带来了不利影响，效率低下而且速度缓慢。 因此，多传感器信息融合技术较之单一传感器有非常大的数据准确度的优势，已经成为现在机器人研究领域的关键技术。 一、多传感器信息融合的基本原理 多传感器信息融合是人类和其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类本能地具有将人体的各种功能器官(眼、耳、鼻、四肢)所探测的信息(景物声音、气味和触觉)与先验知识进行综合的能力，以便对周围的环境和正在发生的事件做出估计。这一处理过程是复杂的，也是自适应的，它将各种信息(图像、声音、气味、物理形状、描述)转化成对环境的有价值的解释，这需要大量不同的智能处理，以及适用于解释组合信息含义的知识库。 多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征:时变的或者非时变的；实时的或者非实时的；快变的或者缓变的；模糊的或者确定的；精确的或者不完整的；可靠的或者非可靠的；相互支持的或互补的；相互矛盾的或冲突的。 多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感器系统的有效性。

-信息融合技术的发展过程、研究现状以及未来发展趋势--

信息融合技术 学生： 学号： 指导老师：

信息融合技术的发展历程 1信息融合技术的发展过程 概述： 随着电子技术、信号检测和处理技术、计算机技术、网络通信技术以及控制技术的飞速发展,各种面向复杂使用背景的多传感器系统大量涌现,在这些多传感器系统中,信息表示的多样性,信息数量的巨大性,信息关系的复杂性,以及要求信息处理的及时性、准确性和可靠性都是前所未有的。这就使得利用计算机技术对获得的多传感器信息在一定准则下加以自动分析、优化综合以完成所需的估计和决策—多传感器信息融合技术得以迅速发展。确切地讲信息融合技术是随着信息处理和指挥自动化系统的发展而形成的,涉及数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多学科的交叉和具体使用。对信息融合的理解并不困难,通俗地说,它是关于如何协同利用多源信息,以获得对同一事物或目标更客观、更本质认识的综合信息处理技术。在信息网络系统中,原始采集的信息经常是无序的、分散的甚至是错误的,只有经过信息处理,将大量的信息进行融合,相互印证,去伪存真,才能得到有用的、相互关联的、而且是可方便使用的信息。实际上,人本身就是一个高级的信息融合系统,大脑这个融合中心去协同眼(视觉)、耳(听觉)、口(味觉)、鼻(嗅觉)、手(触觉)等多类“传感器”去感觉事物各个侧面的信息,并根据人脑的经验和知识进行相关分析、去粗取精,从而综合判决,获得对周围事物性质和本质的全面认识。 信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理．从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是数据融合．但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性．不仅包括数据，而且包括了信号和知识。 根据美国国防部三军实验室理事联席会给出的定义：信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练（Refinement）

谈谈如何将信息技术与学科教学进行融合

谈谈如何将信息技术与学科教学进行融合 信息技术与学科教学融合是近年来教育改革的主要课题之一，信息技术学科教学融合，是指在学科教学过程中把信息技术和课程内容有机结合，共同完成课程教学任务的一种新型的教学方法。信息技术与学科教学融合是信息时代对教育的要求，也是教育发展的必然趋势。 把信息技术和语文学科的教学融合起来，可以使教学的表现形式更加多样化、形象化、视觉化。以可视的静态或动态的画面、悦耳的声音和丰富多彩的图像映入学生眼帘，传入学生耳中，以新颖和独特的方式吸引学生的注意，使学生在感受视觉听觉形象的同时，调动学习的积极性，激发学习的兴趣，达到强化对所学知识的理解与记忆效果。 在语文学科教学中，根据语文学科教学内容的特点，利用声、色、图、文等多种媒介创设情境，让学生从上课开始就进入一个具有魅力、引人入胜的数学境界，变学生“要我学”为“我要学”，引发学生的创新思维。如在教学《春江花月夜》时，以信息技术辅助教学，来启发、丰富学生的想象和联想，使诗文生辉，为课堂增色，能极大的活跃课堂气氛。为实现这种教学设想，可以制作四组图片，第一组图片：配乐朗诵《春江花月夜》（欣赏音韵美，并由此入境）；第二组图片：放飞想象，再现诗情画意之境。在整体感知诗文的基础上，放飞想象，以散文手法再现第一层春江花月夜之境。第三组图片：展示三组图片：江月图、问天图、思妇游子图。（用画面启发丰富学生的联想和想象，深入体会诗文的景物美、哲理美）。第四组图片：合作探讨，从意象语言的角度分析诗歌中作者透露出的思想情感及哲理思考。鉴赏明月、江水、落花三个意象在这首诗中蕴涵的情感及一般寓意。第五组图：播放郎朗钢琴曲《春江花月夜》，“听到的音乐美，听不到的音乐（画面）更美”，让学生在优美的音乐中沉入《春江花月夜》的美好遐想，在这种遐想中获得所需的知识，培养正确的审美观和良好的道德情操。 信息技术与学科教学的融合，有助于培养学生通过获取信息、处理信息，表达信息以及发现问题、利用资源探究、解决问题的能力。

多传感器数据融合算法

一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

如何实现信息技术和学科的融合

如何实现信息技术和学科的融合 随着经济的发展和教育质量的不断提高，信息技术在教育教学领域中的运用开始重要起来。目前，我国大部分中小学都普及了信息技术教育，信息技术在教学领域的运用大大提高了教学的质量，本文主要围绕如何实现信息技术与课程教学的深度融合进行探究，深入教学设计、教育策略，实现教学理论与实践相结合，从而推进教学方式方法的改进。 有效的信息技术与教学深度融合的教学活动，学习者的自主性将最大化的发挥作用。这就需要教师在信息化教学设计时围绕学生的“学”来展开：在设计中应充分考虑体现以学生为中心的三个要素：发扬学生的首创精神、体现学生的首创精神、实现自我反馈。 面向信息技术与教学深度融合的教学要求教师具有多方面的综合能力，不再强调技术本身的能力，而是以课程为主的整合能力。这里主要分析一些重点要素，按照系统观点，这个问题必然涉及信息化教学设计、信息化教学实施、信息化教学评价等层面。 信息化教学设计能力 设计整合技术的教学是开展信息化教学的前提，也是教师必须具备的最基本的面向信息技术与教学深度融合的专业能力之一。可以说没有信息化教学设计，就谈不上有效的教学实施和教学评价。 信息化教学设计强调学生的积极参与，而活动的参与需要一定情境的支持，因此教师要能够收集、甄别、整合与学科相关的教学资源以优化教学环境，即要能利用网络、多媒体技术呈现情境，把学生带

入问题情境、应用情境、直观情境、虚拟情境、思维情境、合作情境、创作情境以激发学生研究兴趣及潜能，给学生提供学习的挑战，将现实、情境和心理要素融合在一起，进而投入到具有现实意义的、探索性的活动中去解决复杂的问题。 有效的信息技术与教学深度融合的教学活动，学习者的自主性将发挥巨大的作用，包括对于学习内容和学习方式的选择、学习活动的开展、学习成果的展示等。这就需要教师在信息化教学设计时围绕学生的“学”来展开：在设计中应充分考虑体现以学生为中心的三个要素：发扬学生的首创精神，即要在学习过程中充分发挥学生的主动性，要能体现学生的首创精神；将知识“外化”，即要让学生有多种机会在不同的情境下去应用他们所学的知识；实现自我反馈，即要让学生能根据自身行动的反馈信息来形成对客观事物的认识和解决实际问题的方案。 信息技术与教学深度融合中的每一步都离不开资源的支持参与，因此为了支持学习者的主动探索和完成意义建构，为学生提供各种信息资源成为教师必备的能力之一。教师要能在短时间内根据教学目标、学生特征、知识特征高效地收集与之相关的各种教学资料与信息；能对与学科知识关联较紧密的信息保持很强的敏感度；能娴熟地运用网络搜索、在线交流、扫描和打印等方法获取信息。教师要能对获取的信息按学科教学和课程整合的需要分门别类地加以归纳分析、去粗取精，达到为我所用。这里面就存在着判断什么资源好、什么资源有效的问题，在信息时代这种选择与决策能力，像其他方面的能力一样尤

信息融合的分类方法

多源信息融合技术分为假设检验型信息融合技术、滤波跟踪型信息融合技术、 聚类分析型信息融合技术、模式识别型信息融合技术、人工智能型信息融合技术等。 1、假设检验型信息融合技术 假设检验型信息融合技术是以统计假设检验原理为基础，信息融合中心选择某种最优化假设检验判决准则执行多传感器数据假设检验处理，获取综合相关结论。 2、滤波跟踪型信息融合技术 滤波跟踪型信息融合技术是将卡尔曼滤波（或其他滤波）航迹相关技术由单一传感器扩展到多个传感器组成的探测网，用联合卡尔曼滤波相关算法执行多传感器滤波跟踪相关处理。 3、聚类分析型信息融合技术 聚类分析型信息融合技术是以统计聚类分析或模糊聚类分析原理为基础，在多 目标、多传感器大量观测数据样本的情况下，使来自同一目标的数据样本自然聚集、来自不同目标的数据样本自然隔离，从而实现多目标信息融合。 4、模式识别型信息融合技术 模式识别型信息融合技术是以统计模式识别或模糊模式识别原理为基础，在通常的单一传感器模式识别准则基础上建立最小风险多目标多传感器模式识别判决准则，通过信息融合处理自然实现目标分类和识别。 5、人工智能信息融合技术 人工智能信息融合技术将人工智能技术应用于多传感器信息融合，对于解决信

息融合中的不精确、不确定信息有着很大优势，因此成为信息融合的发展方向。智能融合方法可分 为：基于专家系统的融合方法；基于神经网络的融合方法；基于生物基础的融合方法；基于模糊逻 辑的融合方法等。 多源信息融合的融合判决方式分为硬判决方式和软判决方式。所谓硬判决或软判决指的是数据处理活动中用于信号检测、目标识别的判决方式。每个传感器内部或信息融合中心都既可选用硬判决方式，也可选用软判决方式。 1、硬判决方式 硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送”确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。 2、软判决方式 软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。这些评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。 按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为数据层信息融合、特征层信息融合、决策层信息融合等。 1、数据层信息融合 数据层信息融合联合来自每一个传感器的原始数据，其优点是信息丰富，结果精确，但是通讯和运算量大，数据需要预处理，传感器之间往往要求同质或者同等精度。主要的数学方法是：加权平均法、卡尔曼滤波[147,148]、贝叶斯估计、参数估计法等，与信号处理有一定的相似性。