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基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法
引用本文:陈咨余,张新伟,叶凌云.基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法[J].计算机工程与应用,2014,50(20):86-90.
作者姓名:陈咨余  张新伟  叶凌云
作者单位:浙江大学 生物医学工程与仪器科学学院,杭州 310027
摘    要:针对目前多传感器数据融合过程中,传感器观测噪声不易确定,提出了一种基于LMS算法的多传感器自适应加权数据融合方法。该方法将传感器最优加权系数的求解,转化为估计值的均方误差性能表面的最优解搜索,通过加入自适应阶段,采用自适应最小均方误差(LMS)算法调整传感器加权系数。仿真结果表明该方法的有效性。

关 键 词:多传感器  数据融合  自适应  

Multi-sensor weighted data fusion method using LMS algorithm
CHEN Ziyu,ZHANG Xinwei,YE Lingyun.Multi-sensor weighted data fusion method using LMS algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2014,50(20):86-90.
Authors:CHEN Ziyu  ZHANG Xinwei  YE Lingyun
Affiliation:College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
Abstract:For the optimal weighed fusion of multi-sensor data with the variance of the observation error is unknown and variant, this paper presents a new multi-sensor weighed data fusion method based on LMS(Leanest Mean Square)algo-rithm. This method converts the optimal weighed fusion of multi-sensor data to the optimal solution search on the perfor-mance surface of mean square error of estimated value. Adaptive LMS algorithm is applied to adjust the weighting coeffi-cient of sensor. Simulation results show the effectiveness of this method.
Keywords:multi-sensor  data fusion  adaptive
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