周珍娟, 刁联旺

(1.江苏开放大学 信息与机电工程学院,南京 211135；2.中国电子科技集团第二十八研究所 信息系统工程重点实验室，南京 210007)

0 引言

多传感器数据融合是将来自各个传感器的测量数据进行综合处理,以获得更加精准、稳定和可靠的融合数据，从而尽可能地减少了多传感器测量数据经过融合处理可能产生的融合算法误差。为此在实施进行融合处理之前，需要对各传感器测得数据的真实性和可信性进行判定，即通过建立不同传感器测量数据间的一致性判定函数表达式，从而判明这些测量数据中的一致性并将允许它们参与融合处理过程。文献[1]对多传感器一致性数据融合算法的发展现状及存在的主要不足进行深入探讨。文献[2]借鉴信息质量的概念，基于传感器测量精度分级对一致性数据融合算法进行了一定的改进。文献[3]首先运用模糊集理论构造了测量数据间的相关性隶属度函数，用以度量各传感器测量数据间的相互支持程度并据此对其这些测量数据进行排序，然后将其中支持度较低的测量数据判定为异常数据予以剔除，最后彩递推最小二乘算法对保留下来的各个传感器测量数据进行融合以获得更精确的结果。文献[4]基于截尾正态分布的统计性质定义了多传感器测量数据间的不一致性，提出了一种基于统计加权算法平均的多传感器数据融合算法。文献[5]基于岭回归分析提出了一种度量多传感器测量数据相对可靠性的新算法，然后运用改进的最小二乘无偏估计对可靠性较高的测量数据进行融合的统计方法。……