[發(fā)明專利]一種多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810765485.1
• 申請(qǐng)日: 2018-07-12
• 公開（公告）號(hào): CN108960334B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊軍佳;趙瑞峰;時(shí)銀水;張培峰;王學(xué)青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍陸軍炮兵防空兵學(xué)院鄭州校區(qū)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 李慶波

本發(fā)明公開了一種用于分布式多傳感器檢測(cè)系統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法，該方法首先對(duì)每個(gè)傳感器的實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波修正，提高單傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的可信度，其次基于修正后數(shù)據(jù)獲取傳感器間的數(shù)據(jù)融合權(quán)重，提高數(shù)據(jù)融合權(quán)重分配的合理性，最后利用修正數(shù)據(jù)和基于修正數(shù)據(jù)獲取的傳感器間數(shù)據(jù)融合權(quán)重進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)的加權(quán)融合，因此，利用本發(fā)明的數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法得到的分布式多傳感器融合結(jié)果更接近實(shí)際情況，可信度更高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信息融合領(lǐng)域，特別是涉及一種傳感器的數(shù)據(jù)融合。

背景技術(shù)

在分布式多傳感器檢測(cè)系統(tǒng)中，經(jīng)常使用多個(gè)傳感器對(duì)同一參數(shù)進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量，通過數(shù)據(jù)融合的方法來提高系統(tǒng)的檢測(cè)精度。關(guān)于數(shù)據(jù)融合的方法非常多，相比于貝葉斯決策以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等融合技術(shù)實(shí)際運(yùn)用中主觀隨意性比較大以及建模的局限性，加權(quán)融合方法以其無需先驗(yàn)信息且融合精度比較高的優(yōu)勢(shì)得到廣泛關(guān)注。然而現(xiàn)有技術(shù)中多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法都是采用傳感器原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行傳感器間的數(shù)據(jù)融合，并沒有考慮對(duì)傳感器原始測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，導(dǎo)致融合后的數(shù)據(jù)可信度不高。因此，如何進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)融合后的可信度，是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需要解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法，解決現(xiàn)有技術(shù)中已有的分布式多傳感器檢測(cè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)融合方法可信度不高的技術(shù)問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的一個(gè)技術(shù)方案是：一種多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法，包括步驟S1，對(duì)所述多個(gè)傳感器中的每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波修正，得到所述多個(gè)傳感器的修正后數(shù)據(jù)；步驟S2，計(jì)算所述多個(gè)傳感器中不同傳感器間數(shù)據(jù)融合的傳感器間融合權(quán)重；步驟S3，基于所述修正后數(shù)據(jù)和所述傳感器間融合權(quán)重進(jìn)行二次加權(quán)融合，以獲取最終融合結(jié)果。

在本發(fā)明多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法另一實(shí)施例中，對(duì)所述多個(gè)傳感器中的每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波修正，得到所述多個(gè)傳感器的修正后數(shù)據(jù)包括：

步驟S21，設(shè)定傳感器數(shù)據(jù)為所述多個(gè)傳感器中第i個(gè)傳感器第j次的測(cè)量數(shù)據(jù)，其中1≤i≤N,N為所述多個(gè)傳感器的個(gè)數(shù)，1≤j≤M,M為所述多個(gè)傳感器中每個(gè)傳感器的總測(cè)量次數(shù)；獲取所述多個(gè)傳感器中每個(gè)傳感器的所有基本數(shù)據(jù)組其中B(i,j)表示第i個(gè)傳感器的第j個(gè)基本組；

步驟S22，計(jì)算每個(gè)所述基本數(shù)據(jù)組B(i,j)的均值EB(i,j)和方差DB(i,j)；

步驟S23，計(jì)算所述基本數(shù)據(jù)組B(i,j)中每個(gè)元素在所述基本數(shù)據(jù)組B(i,j)中出現(xiàn)的一次組內(nèi)概率PB(i,j)＝[pb(i,1),pb(i,2),...,pb(i,j)]；

步驟S24，根據(jù)所述基本數(shù)據(jù)組B(i,j)和所述一次組內(nèi)概率PB(i,j)對(duì)第i個(gè)傳感器第j次的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到所有傳感器的修正后數(shù)據(jù)X＝[X₁,X₂,...,X_N]，其中X_i＝[x_i(1),x_i(2),…,x_i(M)]為第i個(gè)傳感器的修正后數(shù)據(jù)。

在本發(fā)明多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法另一實(shí)施例中，所述計(jì)算所述多個(gè)傳感器中不同傳感器間數(shù)據(jù)融合的傳感器間融合權(quán)重包括：

步驟S31，計(jì)算所述多個(gè)傳感器中每個(gè)傳感器的所述修正后數(shù)據(jù)的均值EX_i和方差DX_i；

步驟S32，計(jì)算不同傳感器數(shù)據(jù)融合的傳感器間融合權(quán)重W＝[w₁,w₂,…,w_N]，其中表示第i個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)融合權(quán)重。

在本發(fā)明多傳感器數(shù)據(jù)加權(quán)融合方法另一實(shí)施例中，所述基于所述修正后數(shù)據(jù)和所述傳感器間融合權(quán)重進(jìn)行二次加權(quán)融合，以獲取最終融合結(jié)果包括：