《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC

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2. 《多传感器数据自适应加权融合估计算法的研究》PDF+DOC 针对从含有观测噪声的测量数据中估计一个非随机量，本文提出了一种多传感器数据自适应加权融合估计算法，并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。最后给出了本算法在计算机上的仿真结果，从实际应用上进一步说明了本算法的有效性。...
3. 《基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC 针对目前多传感器数据融合过程中，传感器观测噪声不易确定，提出了一种基于LMS算法的多传感器自适应加权数据融合方法。该方法将传感器最优加权系数的求解，转化为估计值的均方误差性能表面的最优解搜索，通过加入自适应阶段，采用自适应最小均方误差(LMS)算法调整传感器加权系数。仿真结果表明该方法的有效性。...
4. 《多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC 针对多传感器数据加权融合问题，提出了一种基于最优权值的数据加权融合方法。通过分析融合权重对融合精度的影响，确定了数据加权融合的最优权值分配原则；通过对能够反映传感器实际测量精度的实测数据进行统计分析，构建了传感器实际工作状态下的近似测量精度计算模型。基于典型算例，对所提算法进行验证，结果表明：所提算......
5. 《一种多传感器数据时空融合估计算法》PDF+DOC 当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时，数据融合存在时间性与空间性。为了提高测量精度，基于参数估计理论，提出一种多传感器数据时空融合算法。该算法将数据融合分解为两次估计，第一次是基于时间的递推融合估计，第二次是基于空间的自适应加权融合估计。该算法不要求知道测量......
6. 《一种多传感器数据自适应空间分级融合算法》PDF+DOC 当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时，被测量的空间分散性对融合结果影响较大。针对该问题，以自适应加权融合算法为基础，提出了自适应空间分级融合算法，并给出了误差分析和应用方法。该算法将融合过程分解为两次寻优，第1次是局部空间的自适应加权寻优，第2次是在全局空间......
7. 《多传感器支持度和自适应加权时空融合算法》PDF+DOC 针对多传感器测量数据中含有的噪声，提出一种基于多传感器支持度和自适应加权时空融合算法。时空融合算法将数据融合分解为时间和空间两次融合估计，先采用支持度和基于时间的递推估计进行第一次融合，再通过自适应加权估计在空间上进行第二次融合。该算法不需要知道传感器测量数据的任何先验知识，只利用空间位置中多传感器......
8. 《非平稳随机序列的自适应加权融合算法》PDF+DOC 针对非平稳的多传感器测量信号的融合问题，提出了一种非平稳随机序列的自适应加权融合算法，它能够实时估计并自适应地在线调整各传感器的最优加权因子。仿真研究表明：该算法能够有效地减小融合估计值的方差，提高测量精度。...
9. 《一种多传感器数据的统计融合方法》PDF+DOC 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题，提出了统计距离意义上的不同传感器之间的融合度定义，并给出了一种可以较好地避免主观因素的关系矩阵的方法，从而得到了一种新的多传感器数据的融合算法.该算法简洁稳定，可用于提高智能仪表的测量准确度和改善智能仪表的抗干扰能力。...
10. 《基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法》PDF+DOC 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题，从稳健性角度，利用统计理论中的最小一乘估计，提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权，以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数，通过求解条件极值问题，得到各传感器数据的权数，从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性......