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基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法_王晶晶
多傳感器信息融合［1］ 就是將來自多個傳感器的數(shù)據(jù)或信息進行綜合處理，以獲得比任意單個傳感器更加準確的狀態(tài)估計值。融合算法的關(guān)鍵是如何為各傳感器賦予合適的權(quán)值。加權(quán)權(quán)值與每個傳感器的精度有關(guān)，精度高的傳感器的量測值在融合時分配一個較大的權(quán)值; 反之，則分配一個較小的權(quán)值，而傳感器在不同環(huán)境下的精度信息由其當(dāng)前量測的可信程度決定。本文提出一種基于模糊熵的多傳感器加權(quán)融合算法，根據(jù)各個傳感器實時量測是否來自于目標的模糊程度不同為傳感器賦予相應(yīng)的權(quán)值，該算法無需任何環(huán)境先驗信息與傳感器的參數(shù)信息，即可得到精度更高的狀態(tài)估計值
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