10.3969/j.issn.1001-4616.2018.04.014
基于动态层次聚类分析的多传感器一致性融合算法
为了提高集中式多传感器一致性数据融合的精度,在数据融合过程中,必须考虑从各传感器获得的数据可信度.为了克服现有一致性数据融合算法中定义的距离矩阵和关系矩阵存在的不对称性和主观性等缺点,本文定义了概率距离矩阵和基于统计置信度的关系矩阵,然后讨论了多正态分布共同均值的极大似然估计的统计性质和递推特性,并根据估计量的方差统计性质提出了一种基于动态层次聚类的多传感器一致性数据融合处理的方法,数据实验的计算结果表明,该算法优于现有的多传感器一致性数据融合方法.
层次聚类、数据融合、置信度、关系矩阵
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TN911.2
江苏省自然科学基金BK21060148
2019-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
87-92