多感測器資料融合原理

多感測器資料融合原理

多感測器資料融合技術的基本原理就像人腦綜合處理資訊一樣，充分利用多個感測器資源，通過對多感測器及其觀測資訊的合理支配和使用，把多感測器在空間或時間上冗餘或互補資訊依據某種準則來進行組合，以獲得被測物件的一致性解釋或描述。具體地說，多感測器資料融合原理如下：

（1）n個不同型別的感測器（有源或無源的）收集觀測目標的資料；

（2）對感測器的輸出資料（離散的或連續的時間函式資料、輸出向量、成像資料或乙個直接的屬性說明）進行特徵提取的變換，提取代表觀測資料的特徵向量yi；

（3）對特徵向量yi進行模式識別處理（如，聚類演算法、自適應神經網路或其他能將特徵向量yi變換成目標屬性判決的統計模式識別法等）完成各感測器關於目標的說明；

（4）將各感測器關於目標的說明資料按同一目標進行分組，即關聯；

（5）利用融合演算法將每一目標各感測器資料進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。

多感測器資料融合

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多感測器融合

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感測器資料融合

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