潘作舟，孟 宗，张光雅，石 颖, 樊凤杰

(燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

1 引 言

多传感器融合技术可以被宽泛地定义为，将众多传感器采集到的信号进行融合，得到比其中任意单一传感器所采信号更接近真值的技术[1]。目前已经提出了很多信号融合的方法，如卡尔曼滤波(Kalman filter)[2～4]、模糊阈值理论[5,6]和随机加权算法[7,8]等。其中卡尔曼滤波和模糊阈值理论在实现最优融合方面存在着各自的局限性[9]，这种限制包括:过度依赖于条件概率分布或模糊隶属函数,当观测值彼此高度冲突时的融合结果较差,由于过多使用状态变量导致的低实时性以及低效率等[10,11]。

随机加权是统计领域新兴的一种计算方法，现已被用来解决各个领域的各类复杂问题[12,13]。与现有的数据融合方法相比，随机加权算法具备计算简单、不需要信号的任何先验知识等优势[14]；但该算法主要针对的是目标信号为常量的情况[15]，它以所得测量值的均值作为当前时刻真值的最佳估计值，所得重构信号的总均方误差可以控制在极小的范围内。在目标信号为变量的情况下，为适应信号的变化，随机加权算法只能以当前时刻的测量值作为当前时刻真值的最佳估计值，此时重构信号的总均方误差较大。针对这一情况，本文提出了一种改进的自适应随机加权融合算法。该算法用自适应均衡因子调整当前时刻测量值和以往时刻测量值间的比例关系，减小目标信号为变量时的总均方误差。……