作者：王茜,王颖超,曹菲 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2020年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2020040390 DOC编号：DOCJYRJ2020040399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种改进的多传感器数据自适应融合方法》PDF+DOC2020年第10期 戴海发,卞鸿巍,王荣颖,张甲甲 《多传感器信息融合技术研究与展望》PDF+DOC2014年第24期 刘福 《基于多传感器融合的两栖突击车火力控制算法优化》PDF+DOC2019年第02期 罗泽峰 《异常情况下基于贝叶斯的多传感器融合方法》PDF+DOC2013年第08期 贾海艳,苏滢滢 《老人跌倒姿态实时识别系统设计》PDF+DOC2020年第03期 徐涛,孙威,色海锋,卢少微,王晓强,马克明 《服务机器人应如何深入场景》PDF+DOC2018年第03期 杨子 《基于多传感器的警犬姿态实时重建与仿真》PDF+DOC2018年第12期 祝朝政,何明,杨晟,杨铖,宋珍华 《多传感器技术在机器人系统中的应用和研究》PDF+DOC2005年第01期 林锋,陈一民,熊玉梅,段宏伟 《基于梯度变换的多传感器图像融合算法》PDF+DOC2012年第10期 王建,刘肖,王国珲 《一种多传感器数据的一致性融合方法》PDF+DOC2011年第06期 周新宇,吉琳娜,李香亭

    • 针对基于熵理论的贝叶斯信息融合技术需要进行无穷区间的积分运算，容易出现数值不稳定的问题，提出一种基于随机自适应方法的多传感器融合算法。利用传感器测量值之间的差值自适应地建立传感器的后验概率分布模型；结合互信息的理论实时识别和剔除伪测量值，避免求熵时的积分计算；将该方法分别应用于集中式融合方案和分布式融合方案中得到了两种新的数据融合方法。仿真实验结果表明，在存在伪测量值的情况下，该算法性能明显优于一般的贝叶斯融合方法。

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