微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2013年
12期
7-10
,共4页
数据融合%多传感器%均方误差%最小二乘
數據融閤%多傳感器%均方誤差%最小二乘
수거융합%다전감기%균방오차%최소이승
针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题,提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法.该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息,通过均方误差比较,计算出各个传感器的权重之后进行加权融合.该算法既考虑了历时信息的作用,又考虑了环境噪声和新采样值的影响,增强了对环境监测的敏感性.相比同类融合方法,该方法具有较高的精度,最后仿真结果也直观地说明了该方法的有效性.
針對目前多傳感器數據融閤過程中傳感器對某一狀態量測量時精度較低的問題,提齣瞭基于最小二乘原理的多傳感器加權數據融閤算法.該方法利用最小二乘原理和方差的遺忘信息,通過均方誤差比較,計算齣各箇傳感器的權重之後進行加權融閤.該算法既攷慮瞭歷時信息的作用,又攷慮瞭環境譟聲和新採樣值的影響,增彊瞭對環境鑑測的敏感性.相比同類融閤方法,該方法具有較高的精度,最後倣真結果也直觀地說明瞭該方法的有效性.
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