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基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶
多傳感器信息融合［1］ 就是將來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)或信息進(jìn)行綜合處理，以獲得比任意單個(gè)傳感器更加準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)值。融合算法的關(guān)鍵是如何為各傳感器賦予合適的權(quán)值。加權(quán)權(quán)值與每個(gè)傳感器的精度有關(guān)，精度高的傳感器的量測(cè)值在融合時(shí)分配一個(gè)較大的權(quán)值; 反之，則分配一個(gè)較小的權(quán)值，而傳感器在不同環(huán)境下的精度信息由其當(dāng)前量測(cè)的可信程度決定。本文提出一種基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法，根據(jù)各個(gè)傳感器實(shí)時(shí)量測(cè)是否來(lái)自于目標(biāo)的模糊程度不同為傳感器賦予相應(yīng)的權(quán)值，該算法無(wú)需任何環(huán)境先驗(yàn)信息與傳感器的參數(shù)信息，即可得到精度更高的狀態(tài)估計(jì)值
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