目錄

1. 數(shù)據(jù)融合處理的一般過程?

2. 多傳感器數(shù)據(jù)融合體系結(jié)構(gòu)

2.1 集中式數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)?

2.2 分布式數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)

3. 數(shù)據(jù)融合的常用算法

3.1 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)理論:

3.2 Bayes估計(jì)理論:

3.3 濾波跟蹤型數(shù)據(jù)融合算法:

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法:

4.? 傳感器信息的不確定性

---

1. 數(shù)據(jù)融合處理的一般過程

2. 多傳感器數(shù)據(jù)融合體系結(jié)構(gòu)

?目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)

2.1 集中式數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)

2.2 分布式數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)

3. 數(shù)據(jù)融合的常用算法

按技術(shù)原理分類

Bayes估計(jì)法

假設(shè)檢驗(yàn)法

濾波跟蹤

聚類分析

人工智能

模式識(shí)別

3.1 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)理論:

• 將被測(cè)參數(shù)看做一個(gè)固定值，沒有充分利用其先驗(yàn)信息;
• 精度和信度是預(yù)定的，不依賴于樣本。

3.2 Bayes估計(jì)理論:

• Bayes方法具有嚴(yán)格的理論基礎(chǔ)，應(yīng)用廣泛;·
• 采用歸推理的方法對(duì)多源信息進(jìn)行有效地融合;·
• 充分利用了測(cè)量對(duì)象的先驗(yàn)信息。

3.3 濾波跟蹤型數(shù)據(jù)融合算法:

• 利用數(shù)字濾波方法根據(jù)測(cè)量值估計(jì)被測(cè)量真值;
• 利用當(dāng)前和歷史測(cè)量數(shù)據(jù)估計(jì)目標(biāo)未來狀態(tài)。

3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法:

• 是一種規(guī)則透明的非線性映射方法;·
• 信息存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值;·
• 增強(qiáng)了信息處理的容錯(cuò)性;
• 具有自組織和自學(xué)習(xí)能力。
  ?

4.? 傳感器信息的不確定性

• 傳感器輸出不可能包含被測(cè)量全部、完整的信息
• 可靠度、精度、目標(biāo)因素、噪聲破壞

5. 總結(jié)

上文帶大家認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)融合的發(fā)展現(xiàn)狀。后續(xù)會(huì)教大家更加奇特的操作，歡迎一鍵三連😂😂😂
在以后的博文中我們將分享更多生活技巧，美好生活每一天！好好學(xué)習(xí)天天向上，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)外部世界進(jìn)行感知，充分認(rèn)識(shí)這個(gè)有機(jī)與無機(jī)的環(huán)境，科學(xué)地合理地進(jìn)行創(chuàng)作和發(fā)揮效益，然后為人類社會(huì)發(fā)展貢獻(xiàn)一點(diǎn)微薄之力。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的多传感器融合理论及其应用——2的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。