基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法

摘要：

针对多传感器融合系统的非线性和不确定性,将小波分析与神经网络相结合,提出一种基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法.融合系统包括扩展卡尔曼滤波器、小波神经网络、融合知识库以及航迹融合算法.该算法以分布式融合结构为基础,利用环境信息理论和测量方差归一化方法构建小波神经网络,并且通过数值样本训练小波神经网络,使其在融合过程中实时估计各传感器的信任度,再由融合知识库根据各传感器信任度来选择适合的航迹融合算法,最终得到全局状态估计.实验结果表明,提出的融合算法可以根据环境变化在线自适应融合来自多传感器的测量值,对不确定信息具有很好的融合能力.

关键词：数据融合、小波神经网络、环境信息、多传感器

所属期刊栏目：34

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：北京航空航天大学博士研究生创新基金400370

在线出版日期：2009-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1331-1334