模糊理论在多传感器数据融合中的应用

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针对传感器测量数据具有模糊性和不确定性的特点,提出了一种将模糊数学和非负特征向量理论相结合的数据融合算法。首先利用格罗贝斯准则剔除误差较大数据,然后将各传感器测量值与估计值模糊化,计算测量值与估计值之间的模糊贴近度,据此求得每个传感器的相对权重,进而得到融合结果。最后通过实验证明了本文方法可以提高融合效果。 Aiming at the fuzziness and uncertainty of sensor measurement data, a data fusion algorithm based on fuzzy mathematics and non-negative eigenvector theory is proposed. First, we use Grubbs criterion to remove large error data, and then blur the measured values ​​and estimated values ​​of each sensor to calculate the fuzzy closeness between the measured value and the estimated value, and then obtain the relative weight of each sensor, and then obtain Fusion results. Finally, experiments prove that this method can improve the fusion effect.
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