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基于容许函数与接近系数的数据融合算法.pdf

  • 上传人:红茶化学家
  • 文档编号:65064834
  • 上传时间:2019-05-05
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    关 键  词:
    基于 容许 函数 接近 系数 数据 融合 算法
    资源描述:
    20177年10月
    电子测
    Oet,2017
    0
    ELECTRONIC TEST
    Ao.70
    基于容许函数与接近系数的数据融合算法
    吉琳娜,杨风暴,周新宇,李香亭
    (中北大学信息与通信工程学院太原030051)
    摘要:针对先验知识未知的多传感器对某一目标进行测量的情形,提出了一种基于容许函数与接近系数的数据
    融合算法,利用容许函数剔别除一致性较差的传感器测量数据,通过最大最小法构造各传感器测量数据间的接近
    系数,根据各传感器当前吋刻接近系数的均值和方差动态分配其加权系数,并利用权值进行加权融合,得到最
    终表达式。仿真实验表明了该算法能提高融合结果的准确性和可靠性。
    关键词:数据融合;容许函数;接近系数;加权系数
    中图分类号:TP212
    文献标识码:A
    Data fusion algorithm based on admissible function and
    approach coefficients
    Ji Linna, Yang Fengbao, Zhou Xinyu, Li Xiangting
    College of Information and Communication Technology, North University of China, 030051, Taiyuan, China
    Abstract: In the case of multi-sensors measurement on a certain target with unknown prior knowledge, data fusion
    algorithm based on admissible function and approach fusion is proposed. Admissible function is applied to delete the
    meaturement data with poor consistency, then apprach coefficients are constructed between the meaturement data of
    the sensors through the maximum minimum method. The algor hm dist butes weight values of the sensors dynamically
    according to the mean and variance of approach coefficients, and uses weight values to fuse, then obtains the ultimate
    expresion Simulation results show that this algorithm can improve the accuracy and reliability of fusion results obviously
    Keywords: data fusion; admissible function; approach coefficient; weight value
    19
    2071.10
    Design Research
    0引言
    y间的距离。显然,R(x,y)是一个减函数叫。
    根据容许函数的定义,容许度类似于数据的可信度,
    多传感器数据融合的主要特征是用多个同类或异
    当所有传感器得到的测量值与均值的距离较小时,容许
    类传感器对同一测量对象进行测量,从而得到该对象的
    度较大,数据可信度较高;当某个数据与均值偏差较大
    多源信息,并将这些信息进行融合,形成比单一传感器
    或传感器出现故障或受外界干扰影响较大时,容许度较
    更精确的测量值。在融合算法方面,基于统计理论的
    小,数据的可信度低。
    Bayes i法和极大似然法需要知道目标的分布类型和先验
    某传感器在某一时刻得到的一组测量数据,分别为
    概率,而分布类型较准确定,先验概率佳往靠经验获得,x,x2…,x,其中x,=(
    主观因素较大; Kalman滤波算法在所测目标的状态方
    程和观测方程已知的条件下,才能进行融合;基于信任
    没dム=√ー-)+(。-x)?中以表
    度的融合方法,通过关系阈值来定义关系矩阵,该阈值示测量值X与x的距离,本文将容许函数定义为
    受主观因素影响较大,融合结果不够准确2。
    R(G, x/)-
    arccot
    传感器测量数据受传感器类型、自然条件及与搡测
    目标的距离等影响,测量数据不够精确,即使对同一目
    其中,i,j=1,2,…,7。通过容许函数计算出容许
    标进行探测,不同传感器也不能得到一致的信息。在进
    度Rx1,x;),测量数据间相对距离越小,则数据间的
    容许度R(k,x)就越大:当测量数据对自身的相对距
    不変的、定的权直化了合计算、但同时也带为零,则落许度风(,x)为1。反之,R(,x)很
    了较大的误差。实际中,即使同一传感器对目标进行连
    小时,表示两个数据间的相对距离很大,这时可以看作
    续探测,其测量精度会随着搡的进行而变化。
    两个数据已经不再互相支特,R(,x,)相对已经无意
    为克服上述问题,提出了一种基于容许函数与接
    义,所以剔除该测量数据,然后对所有一致数据进行融合。
    近系数的数据融合算法,利用容许函数对传感器数据进
    1.2接近系数
    行一致性处理,别除故障传感器探测的不一致数据,并
    设有n个传感器对同一目标进行测量,第个传感
    使用一致的传感器数据进行融合计算;通过模糊数学中
    器「时刻所测数据为x(),第j个传感器【时刻所浏数
    的最大放小法构造各个传感器所测数之间的接近系数、据为x,(),バ=127若x()和x()较接近
    根据各传憨器当前时刻接近系数的均值动态分配其对应
    表明该时刻这两个传感器测量值的接近程度较高;反之
    的加权系数,该权值随测量数据动态的变化,较好地反
    接近程度较低。为量化各传感器在同一时刻测量值的接
    映各传感器数据在融合中的权重,而容许函数能够有效
    近程度,采用模糊数学中的最大最小法来刻画接近系数。
    避免不一致数据对融合的影响,二者结合可以有效地提
    定义1设第个传感器时刻所测数据为x,G)
    高融合的准确性,因此将容许函数与接近函数相结合对且x,()≥0,则
    进行数据融合显得非臂必要
    minx, (t Ix
    1容许函数与接近系数的算法
    maxxの)x,(
    (2)
    为x和在【时刻的接近系数。
    1.1容许函数
    两个传感器测量数据间的容许函数为二元模糊关
    定义2矩阵Aa()42(0…an
    系:R:xxx-→D],且满足下列条件
    (1)R(x,x)=1
    为接近系数矩阵,其中a()为【时刻传感器测量
    (2)R(x,y)=R(y,x)
    (3)D(k,y)D(,y),有R(x,y)≥R(,y)
    值的接近系数。
    其中,ⅹ是传感器测量数据的论城,D(x,y)表示x与
    接近系数矩阵反映了某时刻,第i个传感器与其它
    申耳i
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