自适应模糊神经网络在多传感器噪声消除中的应用

"这篇文章是关于基于自适应模糊神经网络（AFNNS）的多传感器噪声抵消器的研究，发表在2004年的《控制与决策》期刊上，作者是伦淑娴和张化光。文章探讨了如何利用AFNNS处理同一噪声源的多传感信号，以实现更有效的噪声抵消，同时克服模型和噪声不确定性的问题。仿真结果显示该方法的去噪声效果优于传统的平均法。" 基于自适应模糊神经网络的多传感器噪声抵消器是一种先进的信号处理技术，它结合了模糊逻辑和神经网络的优点，旨在处理复杂的噪声环境。在多传感器系统中，来自不同传感器的信号可能会受到同源噪声的影响，而AFNNS提供了一种有效的方法来整合这些信号，提取有用信息并去除噪声。 AFNNS的核心在于其自适应能力。在噪声抵消过程中，系统首先通过学习和调整权重系数来融合来自多个传感器的数据。这些权重系数反映了各传感器对噪声的敏感度和信号质量，能够动态地优化信息融合过程。同时，AFNNS也用于确定自适应噪声抵消器的系数，这些系数是根据输入信号的变化实时调整的，以确保最佳的噪声抑制效果。 AFNNS的优势在于其对不确定性和不完备性的鲁棒性。在实际应用中，模型可能会由于各种因素如非线性、时变性或不完全知识而存在不确定性。模糊逻辑可以处理这些模糊和不确定的信息，而神经网络则具有强大的学习和适应能力，能够捕捉和学习这些不确定性。通过结合这两者，AFNNS可以有效地处理复杂环境中的噪声问题。 在仿真研究中，AFNNS设计的自适应噪声抵消器与基于平均法的去噪方案进行了比较。平均法是一种常见的简单去噪策略，但可能无法充分应对各种噪声特性。相比之下，AFNNS方法显示出更好的去噪性能，这归功于其对个体传感器数据的智能处理和自适应调整。 这篇论文展示了AFNNS在多传感器噪声抵消中的潜力，为实际应用提供了新的思路。这种方法对于提高传感器系统的精度和可靠性，尤其是在噪声环境恶劣的领域，如航空航天、工业自动化和环境监测等领域，具有重要的理论和实践意义。