[發明專利]一種多傳感器數據加權融合方法

有效

• 申請號: 201810765485.1
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN108960334B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 楊軍佳;趙瑞峰;時銀水;張培峰;王學青
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍炮兵防空兵學院鄭州校區
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 李慶波

1.一種多傳感器數據加權融合方法，包括：

步驟S1，對所述多個傳感器中的每個傳感器數據進行濾波修正，得到所述多個傳感器的修正后數據,具體過程如下：

步驟S21，設定傳感器數據為所述多個傳感器中第i個傳感器第j次的測量數據，其中1≤i≤N,N為所述多個傳感器的個數，1≤j≤M,M為所述多個傳感器中每個傳感器的總測量次數；獲取所述多個傳感器中每個傳感器的所有基本數據組其中B(i,j)表示第i個傳感器的第j個基本組；

步驟S22，計算每個所述基本數據組B(i,j)的均值EB(i,j)和方差DB(i,j)：

依據極大似然估計理論可得第i部傳感器第k次之前以及第k次該傳感器的k個測量數據的均值和標準差的極大似然估計為：

考慮到k是一個有限的數值，將σ_i的極大似然估計修改為：

步驟S23，計算所述基本數據組B(i,j)中每個元素在所述基本數據組B(i,j)中出現的一次組內概率PB(i,j)＝[pb(i,1),pb(i,2),...,pb(i,j)]，具體過程如下：

計算第i部傳感器第k次之前以及第k次該傳感器的k個測量數據中每個測量數據在本組內所有測量數據中出現的概率；依據正態分布概率密度函數，當k1時，第i部傳感器第j(1≤j≤k)次測量值出現的機率為：

式中，分別為第i部傳感器第k次之前以及第k次該傳感器的k個量測值的均值和標準差；

則第i部傳感器第j次測量數據在本組內所有測量數據中出現的概率為：

步驟S24，根據所述基本數據組B(i,j)和所述一次組內概率PB(i,j)對第i個傳感器第j次的測量數據進行修正，得到所有傳感器所有測量的修正后數據X＝[X₁,X₂,...,X_N]，其中X_i＝[x_i(1),x_i(2),…,x_i(M)]為第i個傳感器所有測量對應的修正后數據，修正公式為；

步驟S2，計算所述多個傳感器中不同傳感器間數據融合的傳感器間融合權重；

步驟S3，基于所述修正后數據和所述傳感器間融合權重進行二次加權融合，以獲取最終融合結果。

2.根據權利要求1所述的多傳感器數據加權融合方法，其特征在于，所述計算所述多個傳感器中不同傳感器間數據融合的傳感器間融合權重包括：

步驟S31，計算所述多個傳感器中每個傳感器的所述修正后數據的均值EX_i和方差DX_i；

步驟S32，計算不同傳感器數據融合的傳感器間融合權重W＝[w₁,w₂,…,w_N]，其中表示第i個傳感器的數據融合權重。

3.根據權利要求2所述的多傳感器數據加權融合方法，其特征在于，所述基于所述修正后數據和所述傳感器間融合權重進行二次加權融合，以獲取最終融合結果包括：

步驟S41，將所述多個傳感器的所述修正后數據和所述傳感器間融合權重進行一次融合，得到一次融合數據組Z＝[z₁,z₂,…,z_M]＝WX^T；

步驟S42，獲取所述一次融合數據組Z的均值EZ和方差DZ；

步驟S43，計算所述一次融合數據組Z中所有融合數據在所述一次融合數據組Z中出現的二次組內概率PZ＝[pz₁,pz₂,…,pz_M]；

步驟S44，將所述一次融合數據組Z和所述二次組內概率PZ進行二次數據融合，獲得數據融合的最終融合結果Y＝(PZ)Z^T。