多传感器数据融合的数学方法研究

被引：23

作者：

曾黎 ^{[1
]}

蒋沅 ^{[2
]}

机构：

[1] 云南红河学院数学学院

[2] 山东大学控制科学与工程学院

来源：

云南民族大学学报(自然科学版) | 2010年 / 19卷 / 05期

关键词：

数据融合; 关系矩阵; Bayes理论; 分批估计理论; 分组融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP202 [设计、性能分析与综合];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

为了有效融合多个传感器的测量数据,得到准确的融合结果,综合对比了基于关系矩阵应用综合支持度的数据融合方法、基于Bayes理论的数据融合方法和基于分批估计理论的分组融合方法.提出了分批数的大小和与其他测量数据偏差比较大的数据的分配方式决定了分组融合方法融合结果的准确性,详细分析了不同分批数对融合结果的具体影响,提出了有效的数据分配方法.实例计算结果表明,合适的分批数以及对偏差比较大数据的合理分配可以有效地提高融合结果的准确性,对提高测量系统的测量准确性有很好的促进意义.

引用

页码：321 / 324

页数：4

共 11 条

[1]

智能检测系统与数据融合.[M].滕召胜等编著;.机械工业出版社.2000,

[2]

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[3]

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数值计算方法.[M].关治;陈景良著;.清华大学出版社.1990,