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基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法仿真
引用本文:潘爽,马林立.基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法仿真[J].信息与电子工程,2006,4(5):361-363.
作者姓名:潘爽  马林立
作者单位:海军潜艇学院,山东,青岛,266071
摘    要:提出M估计与不确定度评定相结合的多传感器数据加权融合方法,克服了现有的数据评价函数加权法中存在的大噪声及成片野值处理能力的局限性。通过静态数据仿真结果,表明基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法明显优于最小二乘法。

关 键 词:数据融合  M估计  传感器  加权值  不确定度
文章编号:1672-2892(2006)05-0361-03
收稿时间:2006-06-19
修稿时间:2006-07-25

Multi-Sensor Data Robust Weighted Fusion Algorithm Simulation Based on M-estimate
PAN Shuang,MA Lin-li.Multi-Sensor Data Robust Weighted Fusion Algorithm Simulation Based on M-estimate[J].information and electronic engineering,2006,4(5):361-363.
Authors:PAN Shuang  MA Lin-li
Affiliation:Naval Submarine Academy, Qingdao Shandong 266071, China
Abstract:In view of the big noise and limited handling ability of large expanse of wild value in the existing Data Appraisal Function Weighted Method, this paper proposes a multi-sensor data weighting fusion method which combines the M-estimate and the uncertainty appraisal. The static data simulation shows that the new algorithm surpasses the least squares method obviously.
Keywords:data fusion  M-estimate  sensor  weighted value  uncertainty
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