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宽带电场传感器测量数据融合技术研究
资料介绍
随着人类在电磁领域活动日益频繁，电磁污染越来越严重，电磁辐射监测的需求也日益增加。电场探头作为定量分析空间电场的测量工具，被广泛应用于各种电磁辐射监测场景中，一般可覆盖的工作频率在1MHz~18GHz。近年来，随着电磁波应用的发展，人们对更高频段的场强测试需求日益增强，这对电场探头的研发提出了新的要求。然而电场探头工作频率范围越宽，其全频段的平坦度就越难以兼顾，这使得宽频带电场探头设计和研发成为一个难题。
作者在课题组设计的一个包含三组传感天线的电场探头的基础上，基于数据融合技术，将多路电场传感天线的测量数据进行决策融合，以集中三个传感器的优势，弥补单组传感天线在局部频段上的缺陷问题，进而达到优化探头平坦度的目的。
本文设计了一个宽带电场探头数据融合框架，实现了数据读取、特征提取与决策融合。通过单片机采集三组天线的场强测量值，作为输入数据；选取三个场强值的两两比值作为数据特征；在决策层，对数据特征进行分类，提取决策证据，再按照融合决策算法计算，得到最终的融合场强。
在融合中，本文分别讨论了统计判决法、BP神经网络法、KNN与SVM法四种不同的分类算法在提取决策证据的有效性，并对四种决策融合进行对比分析。结果表明：统计判决法可以稳定且准确地判断当前的决策分类，能有效滤除“谐振点”，从而得到较好的融合结果，可作为决策融合算法，以优化探头平坦度。BP神经网络法、KNN算法、SVM算法可实现在线修正和训练，算法拓展较统计判决法强，但是在“谐振点”判断方面还需要进一步优化。
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