《异常情况下基于贝叶斯的多传感器融合方法》PDF+DOC
作者:贾海艳,苏滢滢
单位:北京无线电技术研究所
出版:《电子测量技术》2013年第08期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZCL2013080250
DOC编号:DOCDZCL2013080259
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《多传感器数据融合测试台发展浅析》PDF+DOC1997年第05期 王忆锋,张海联,李灿文,李茜
《用于目标分类的多传感器的数据融合》PDF+DOC1994年第03期 潘震中
《异类传感器数据融合的一种新算法》PDF+DOC2005年第02期 马维利,黄冬泉
《多传感器数据融合方法的研究与进展》PDF+DOC2003年第05期 郭戈,罗志刚
《基于多传感器与数据融合技术的研究》PDF+DOC2002年第09期 王会清,韩艳玲
《多传感器数据的统计融合方法》PDF+DOC2001年第03期 涂国平,邓群钊
《基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法》PDF+DOC2010年第02期 万树平
《基于信噪比的多传感器数据融合方法》PDF+DOC2008年第01期 万树平
《多传感器数据的概率最大融合方法》PDF+DOC2006年第S1期 董九英
《数据融合技术在温室温度检测中的应用》PDF+DOC2006年第10期 蔡振江,康健一,张青,徐宏
针对多传感器融合过程中异常测量数据的出现会降低数据融合质量的问题,提出了基于贝叶斯方法的一种多传感器数据融合方法,通过识别传感器间测量数据的不一致,在传感器数据融合前剔除异常数据,提高数据融合的精度。提出的方法在简单的贝叶斯方法上增加一项概率因子,以此表征测量数据为非异常事件的概率。在某只传感器输出数据与其他传感器不一致时,增加的因子项具有增加后验分布方差的效果。通过仿真实验对融合方法进行了验证,结果表明该方法能有效识别传感器数据间的不一致,融合精度得到一定提高。
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