基于神经网络的多传感器自适应滤波：漏检测中的噪声抑制与性能验证

本文探讨了基于神经网络的多传感器自适应滤波技术在噪声抑制和信号融合领域的应用，特别是在2003年的研究背景下，这一创新方法着重于解决同一噪声源下多个传感器信号处理中的问题。作者伦淑娴和张化光，以及冯健，来自东北大学信息科学与工程学院，他们设计了一种利用神经网络的自适应信息融合器，旨在克服传统平均法可能丢失信息导致信号估计误差较大的缺点。 神经网络在此系统中扮演关键角色，通过自适应学习和权重调整，能够动态地捕捉和融合来自不同传感器的数据，实现信号的最优估计。这种方法不仅提高了信号的准确性，还有效应对了信号处理过程中可能存在的模型不确定性以及噪声干扰。在实际应用中，如输油管道的泄漏检测与诊断，通过使用神经网络自适应噪声抵消器，可以显著提升压力信号和流量信号的信噪比，从而提高检测精度和诊断效率。 输油管道的实例验证了这种方法的有效性，它不仅操作简便，而且能够快速、高效地去除流量和压力信号中的各种噪声，这对于管道维护和资源管理具有重要意义。此外，这项研究还得到了国家自然科学基金、沈阳市科技攻关项目以及辽宁省自然科学基金的支持，展示了其理论价值和实践价值。 关键词：噪声抵消、自适应滤波、神经网络、管道泄漏检测。文章被归类在计算机科学和技术领域，尤其是信号处理和机器学习方面，具有很高的学术参考价值。这篇文章提供了关于如何利用神经网络优化多传感器信号处理，减少噪声干扰，并在实际工业环境中提高管道监控效率的重要见解。