作者：张品,董为浩,高大冬 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2014年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2014050140 DOC编号：DOCCGJS2014050149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 由于来自多个传感器的测量数据总是有一定程度的不确定性和不一致性，采用多传感器数据融合算法将多个节点的测量数据进行数据融合，利用数据的冗余度来减小这种不确定性，得到高可靠性的数据信息。提出了一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法，将贝叶斯估计和卡尔曼滤波器结合起来，应用于无线传感网络数据融合中。根据滤波器应用到传感数据、融合数据或者两者的方式，提出3种不同的技术，即：前向滤波法、后向滤波法和前后向滤波法。通过一个实例研究估计移动机器人的位置，验证算法的有效性。实验表明，在集中式和分布式两个方面数据融合体系结构，结合卡尔曼滤波器的贝叶斯融合算法能够有效地解决数据的不确定性和不一致性。

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