测控技术的发展与趋势

测控技术的发展趋势

测控技术是建立在电路与计算机基础上的一门新兴技术。21世纪的测控将是一个开发的系统概念，信息交换共享这个时代主题也是测控系统的发展方向，所以，通过组建网络来形成使用测控系统已成为现代测控技术的发展趋势。 1、现代测控技术的现状

20世纪70年代以来，测量技术不断进步，出现了很多智能仪表，这些仪表在微电子的基础上，与计算机相结合，使得基于仪表的测量技术渐渐演变，成为一门包含机械、电子、计算机的独立的学科。 2、测控技术的发展

现代测控技术在追求仪表智能化的同时，还对其稳定性、可靠性和适应性要求也不断提高，相应的，随着技术发展，测控技术大量应用高新技术和新的科学研究成果，测控技术的技术指标与功能不断提高。作为代表，测控仪器仪表单元微小型化、智能化日趋明显。

测控技术的两个方面，一个是测一个是控。“测”是依靠传感器和信号传输电路，即测控电路；“控”则是依靠现代计算机的计算处理能力，根据数据得出相应结果，通过反馈等方式控制整个系统。

计算机已经成为测控技术中的中坚力量，于是，网络技术也就自然而然的越来越成为测控技术满足实际需求的关键支持。但是不可否认，测控电路依然是测控技术发展的基础，和另一个重要的发展方向。 3、测控技术的趋势

现代科学技术的融入不但使现代测控技术在各方面得到广泛应用，而且加快了现代测控技术的发展，形成了现代测控技术朝微型化、集成化、远程化、网络化、虚拟化等方向发展。同时，现代测控技术是一门实践性非常强的技术，既包括硬件、软件的设计，又包括系统的集成，随着其在国防、工业、农业等领域应用的深度和广度的扩大，它将为提高生产效率、改进技术水平做出巨大的贡献。 新型传感器技术、现代测控总线技术、虚拟仪器技术、远程测控技术、测控系统集成技术等，都是这门涉及广泛的学科的发展趋势和方向。

新型传感器技术向微型化、数字化、集成化、智能化、网络化传感器、光纤传感器和生物传感器等几个方向发展。

传感器是信息时代的三大支柱之一，目前新的智能化传感器层出不穷，微处理器和网络与传感器的融合技术快速发展，新型传感器在测量仪器仪表、测控系统中的应用日益广泛和深入，可以说，新型传感器技术的发展对现代测控技术的发展起到了很好的推动作用，新型传感器技术是现代测控技术的一个重要组成部分。

计算机领域经历了一场新的革命，它结合了现代控制技术、图形技术，其目标是随时随地为人们提供无缝的、高质量的、易用的、廉价的信息资源，使其能真正进入人们的生活。计算机监控系统的技术水平也从初期的模拟信息传输与控制飞速发展到了数字化、网络化信息传输与控制。促进测控技术的飞跃。

多传感器技术

1 多传感器信息融合技术

多传感器信息融合是指协同使用多种传感器，如不同位置的多个同类或不同类的传感器，并将这些传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合，消除传感器之间的冗余和矛盾信息，形成与系统环境一致性的完整描述。与单一传感器相比，多传感器信息融合可以改善数据关联能力，减少模糊或不确定性；具有信息的互补性、冗余性、实时性和低成本性；同时，多传感器系统的可并行运行性，增大时间和空间的覆盖，提高信息获取的速度和空间分辨率。提高了决策、规划和反应的快速性，降低决策风险。 1.1 多传感器信息融合的功能模型

目前，已经有许多学者从不同角度提出了几种融合系统的一般功能模型，其中最具代表性的是美国军事实验室理事联合会数据融合工作组提出的JDL 模型JDL 模型是一个有效的、跨越多个运用领域的模型，它确定了适用于信息融合的过程、功能、对于具体的融合系统而言，信息可分为数据层信息、特征层信息和决策层信息三个层次。多传感器信息融合可以发生信息的某一层上，也可以发生在多个层上。整个信息融合的过程是由数据层开始从下往上地在同一层次上融合，融合后的结果参与下一层的信息融合，最后汇聚到数据库或决策中心。在这个有反馈的融合系统结构中数据信息不是单向的，高层次的信息融合结果可以对低层次的融合数据进行调整和影响。多传感器目标识别是将各传感器关于目标属性的不精确、不完全的信息进行融合，产生较单一传感器更精确的属性估计。

例如，在现代汽车防盗系统中将识别目标对象分为人和机械两种，因为盗车案例中主要是人为的，当然在盗车案例中也不乏有人间接使用机器拖吊整车的，这时我们的识别目标变成了微波传感器能探测到的物体。进而将识别框架定为有危险的人、无危险的人、有危险的物体、无危险的物体。微波传感器对汽车周围的移动目标进行识别、测速，并判断出目标物体是远离汽车还是靠近汽车，通过对微波传感器的采样，计算出辨识框架里的基本概率分配函数以供决策层融合使用；红外传感器通过贴上一个滤光片可以识别靠近汽车的目标人物，通过不同时刻的采样判断出目标任务的停留时间，进而把数据送预处理单元计算出基本概率分配函数以供融合使用；双轴加速度传感器对车体进行检测，通过对其不同的特征提取，计算出相应的振动和倾角，再送预处理单元计算出基本概率分配函数以供融合使用；霍尔开关器件则对4 个车门进行监控，每个霍尔开关在有个门打开的情况下即输出高电平，4个霍尔器件的输出经过一个或门，连到MCU 单元的一个中断端口，在预处理单元计算出相应的基 本概率分配函数。融合中心对4 个传感器的证据体用D-S 证据理论进行融合，最后根据判定规则判定目标类型。

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