| 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]. 太赫兹科学与电子信息学报, 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]. Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology, 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 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《太赫兹科学与电子信息学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《太赫兹科学与电子信息学报》下载全文 |
