基于参数估计的数据融合算法研究

廖惜春; 丘敏; 麦汉荣

doi:10.13873/j.1000-97872006.10.023

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基于参数估计的数据融合算法研究

更新时间：2025-09-11

- 基于参数估计的数据融合算法研究
- Study on data fusion algorithms based on parameter-estimation
- 传感器与微系统 2006年第10期页码：70-73
- 作者机构：
  
  1. 五邑大学信息学院
  2. 五邑大学信息学院,广东,江门,529020
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  广东省教育厅自然科学研究项目（Z03076）
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.10.023
  中图分类号： TP202
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]廖惜春,丘敏,麦汉荣.基于参数估计的数据融合算法研究[J].传感器与微系统,2006(10):70-73.

LIAO Xi-chun, QIU Min, MAI Han-rong. Study on data fusion algorithms based on parameter-estimation[J]. 2006, (10): 70-73.
[1]廖惜春,丘敏,麦汉荣.基于参数估计的数据融合算法研究[J].传感器与微系统,2006(10):70-73. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.10.023.

LIAO Xi-chun, QIU Min, MAI Han-rong. Study on data fusion algorithms based on parameter-estimation[J]. 2006, (10): 70-73. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.10.023.

摘要

研究了有关分批估计、自适应加权和方差估计算法在多传感器数据融合中的有效性、准确度和实时性。通过实例在对几种算法进行仿真比较的基础上

说明了上述几种算法的有效性及其融合精度的差异

其结果表明:按测量方差值并采用自适应加权算法的融合效果最佳

有效地提高了融合精度

对考虑了环境噪声的多传感器数据采集系统较为适合。

Abstract

The validity

accuracy and actual time of the algorithm for batched-estimation

self-adaptive weighting and variance-estimation are studied in multi-sensors data fusion.The validity and their difference of the precision in data fusion are illustrated based on PC simulations.The PC simulation shows that fusion effect is the best for self-adaptive weighting

and it can improve the precision more efficiency with measuring variances

and it is more reasonable for multi-sensors data acquisition systems when consider environment noises.

关键词

Keywords

references

数据融合方法在单传感器系统中的应用 [J]. 蔡菲娜,刘勤贤,朱根兴,杜丰. 数据采集与处理 . 2005(01)

基于最小二乘准则的多传感器参数估计数据融合 [J]. 段战胜,韩崇昭,陶唐飞. 计算机工程与应用 . 2004(15)

多传感器测量中的方差估计 [J]. 仲崇权,董西路,张立勇,曹阳. 数据采集与处理 . 2003(04)

智能检测系统与数据融合[M]. 机械工业出版社 , 滕召胜等编著, 2000

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