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基于关联图模型的信息物理融合系统感知数据可信性分析

汤巍 景博 黄以锋

汤巍, 景博, 黄以锋. 基于关联图模型的信息物理融合系统感知数据可信性分析[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 679-685. doi: 10.11999/JEIT140437
引用本文: 汤巍, 景博, 黄以锋. 基于关联图模型的信息物理融合系统感知数据可信性分析[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 679-685. doi: 10.11999/JEIT140437
Tang Wei, Jing Bo, Huang Yi-Feng. Creditability Analysis of Sensor Data in the Cyber-physical System Based on the Relationship Diagram Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(3): 679-685. doi: 10.11999/JEIT140437
Citation: Tang Wei, Jing Bo, Huang Yi-Feng. Creditability Analysis of Sensor Data in the Cyber-physical System Based on the Relationship Diagram Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(3): 679-685. doi: 10.11999/JEIT140437

基于关联图模型的信息物理融合系统感知数据可信性分析

doi: 10.11999/JEIT140437
基金项目: 

国家自然科学基金(51201182)和航空科学基金(20101996012)资助课题

Creditability Analysis of Sensor Data in the Cyber-physical System Based on the Relationship Diagram Model

  • 摘要: 针对信息物理融合系统(CPS)感知层数据的不确定性与随机性,该文提出一种CPS中感知数据的可信性分析框架。摒弃以往以传感器为中心的建模思路,该文充分考虑被监测对象因素,建立传感器-目标关联图模型,以此为基础设计了传感数据可信性推理算法。同时,为提高算法的实时性,减少传感器-目标关联图的搜索空间与时间,设计了基于可信目标筛选的改进推理算法。通过实例验证表明,该算法能实时、有效地滤掉CPS中感知数据中的虚假信息,极大提高感知数据的可信性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-04-03
  • 修回日期:  2014-08-05
  • 刊出日期:  2015-03-19

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