基于改进卡尔曼算法的室内温度数据融合

来源：计算机测量与控制杂志2024年第1期北京时间：

作者：刘陈男,罗恒

单位：苏州科技大学 电子与信息工程学院

摘要：针对传统建筑物内部空间结构复杂，布线成本高，数据采集精度不高等问题，采用LoRa无线通信技术构建传感器网络，主要用于监测室内温度参数的变化;对于传统的卡尔曼数据融合结果存在较小波动的现象，引入了孤立森林算法，提出了基于改进的卡尔曼滤波算法的室内温度数据融合算法；通过在采集到的数据集中随机添加扰动样本和畸变数据，对三种算法产生的误差进行比较，改进的卡尔曼数据融合算法在有扰动样本的情况下，误差范围控制在-0.12-0.1之间，在带有畸变数据时，误差范围在-0.03至0.14之间，均远小于传统的卡尔曼数据融合算法和平均值算法；实验仿真的结果表明，改进的算法提高了室内温度数据采集的鲁棒性和准确性。

关键词：LoRa技术;孤立森林算法;数据融合;卡尔曼滤波算法;无线传感器网络

基金资助：国家自然科学基金项目(61602334)；国家自然科学基金项目(51874205)