温室监控：预处理与卡尔曼滤波的数据融合算法提升精度

本文主要探讨了一种结合数据预处理和卡尔曼滤波的温室环境监测数据融合算法，针对温室环境中无线节点广泛分布、空间大且易受环境干扰导致的数据波动问题。温室监控中的数据收集通常面临诸多挑战，如数据不稳定性、高噪音水平以及包丢失等，这些问题直接影响了无线传感器网络的可靠性和数据融合精度。 该算法首先通过数据预处理技术来减少异常数据的影响。预处理步骤旨在识别并剔除可能的噪声和错误数据，提高数据质量。这通常包括信号滤波、异常值检测和数据标准化等步骤，以便为后续的融合过程提供更为准确的基础。 接着，卡尔曼滤波算法被引入到数据融合环节。卡尔曼滤波是一种经典的最优线性估计方法，特别适合处理含有随机噪声和不确定性的情况。通过将系统模型和观测数据相结合，算法可以连续地估计和更新温室环境的状态参数，如温度、湿度、光照等关键参数。这种方法在已知测量噪声的前提下，能够有效地抑制噪声，提高数据融合的精确度。 值得注意的是，卡尔曼滤波不仅适用于温室环境监测，还在通信、导航、制导与控制等多个领域有着广泛应用，其计算机编程实现的便捷性和实时性使得它成为首选的滤波手段。本文提出的方法针对温室环境的特点，通过优化数据预处理和融合策略，旨在提升无线传感器网络在复杂环境中的数据处理能力，从而为温室环境的精确管理和决策支持提供有力保障。 作者们的研究背景包括中国博士后基金项目、山东省中青年科学家奖励基金项目以及山东省博士后基金项目，表明这项工作得到了科研资金的大力支持，并且在2016年12月至2017年6月期间经过多次修订和完善。研究成果对于改进温室环境监测系统的性能具有重要的实际意义和理论价值。