多传感器加权信息融合算法研究  

Applying Random Weighted Information Estimation to Implementing a New Fusion Algorithm for Multi-Sensors

作　　者：李伟[1] 何鹏举[1] 高社生[1] 

机构地区：[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

出　　处：《西北工业大学学报》2010年第5期674-678,共5页Journal of Northwestern Polytechnical University

基　　金：航空科学基金(20080818004);陕西省自然科学基金(N9YU0001)资助

摘　　要：将新兴的随机加权估计应用于多传感器信息融合,文章提出一种基于随机加权估计的多传感器信息融合算法,用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题。仿真结果表明,文中提出的随机加权融合估计算法优于传统的平均值估计融合算法,并且随着测量次数的增大,均方误差越来越小。The introduction of the full paper review Refs.1 through 8,of which the first author of Refs.6,7 and 8 is the 3rd author of this paper;then it proposes the new fusion algorithm mentioned in the title.Section 1 devotes five subsections to explaining how to implement this new algorithm;in it,egs.（17）,（18）,（23）,（24） and（25） are the most important.Numerical simulation results,presented in Fig.1 and 2,show preliminarily that our new random weighting fusion algorithm＇s performance is significantly better than that of traditional mean-value fusion algorithm.

关 键 词：随机加权估计 多传感器系统 信息融合 加权因子 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]