基于統計加權的單傳感器數據融合算法

李軍，黃力偉

（海軍大連艦艇學院，遼寧大連116018）

基于統計加權的單傳感器數據融合算法

李軍，黃力偉

（海軍大連艦艇學院，遼寧大連116018）

單傳感器數據融合是十分重要的實際問題。為了提高數據處理的敏感性和精度，在研究基于關系矩陣的數據融合方法的基礎上，提出了基于統計加權的數據融合方法，并對兩種方法進行了對比分析。實例仿真表明，基于統計加權的數據融合方法優于基于關系矩陣的數據融合方法，該方法能減小無效測量值的范圍，并且對測量值的變化更敏感。

數據融合，關系矩陣，統計加權

0　引言

在實際應用中，當單傳感器對某特性參數進行測量時，在較短的時間內，會得到多個測量值。如何對單傳感器的多個測量值進行數據融合以得到最佳的融合數據，這一問題具有十分重要的現實意義［1］。在研究基于關系矩陣的數據融合方法的基礎上，本文提出一種基于統計加權的數據融合方法，并對兩種方法進行了對比分析。

1　基于關系矩陣的數據融合算法

基于關系矩陣的數據融合方法根據傳感器的測量值，確定測量值間的置信距離矩陣，然后利用閾值得出測量值間的關系矩陣，根據關系矩陣得出測量值的綜合支持程度［2］，從而確定融合集，最后根據極大似然法確定融合集的最佳融合數據。

用單傳感器測量某特性參數時，設測量值X服從Gauss分布，即，xi、xj分別表示第i、j次的測量值，為了衡量xi、xj之間偏差的大小，引入置信距離……