作者:商娟叶 单位:重庆市自动化与仪器仪表学会;重庆工业自动化仪表研究所 出版:《自动化与仪器仪表》2016年第02期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZDYY2016020460 DOC编号:DOCZDYY2016020469 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • Bayes估计算法是静态环境中多传感器数据融合的常用方法,其信息描述为概率分布,为数据融合提供了一种对多源数据优化处理的手段。然而,该算法需要预先给出不同类型传感器观测对象的分布类型和先验似然概率,并要求各个假设事件之间不相容。为此,数据融合中心不得不根据这些不确定性信息进行推理,以达到目标身份识别和属性判决的目的,使得计算复杂性迅速增加。本文详细阐述了Bayes算法的基本思想,结合数据融合过程的需求,从中归纳出该算法存在的局限性,避免这些局限性影响数据融合效果。表明采用Bayes估计算法可以有效地对多源不确定性数据进行融合,并可以适应融合随时间、空间变化的数据需求。

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