【摘 要】
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针对多传感器数据融合算法中,由于观测信息的不确定性而产生数据融合偏差的问题,提出了一种基于观测信息频谱一致性的阵列综合支持度算法。该算法从阵列观测模型的概率分布函数出发,引入了多传感器一致性数据融合方法,针对数据融合阈值经验选择问题,探讨了对称距离函数的一致性处理方法,综合考虑多传感器的时延估计情况,提出了频谱一致性综合支持度算法。采用四元声阵列半实物仿真试验,验证了本文算法不仅降低了由于不确定性数据融合偏差引起的观测噪声,而且还在未知先验信号条件下实现对多传感器观测信号进行估计的有效性。
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针对多传感器数据融合算法中,由于观测信息的不确定性而产生数据融合偏差的问题,提出了一种基于观测信息频谱一致性的阵列综合支持度算法。该算法从阵列观测模型的概率分布函数出发,引入了多传感器一致性数据融合方法,针对数据融合阈值经验选择问题,探讨了对称距离函数的一致性处理方法,综合考虑多传感器的时延估计情况,提出了频谱一致性综合支持度算法。采用四元声阵列半实物仿真试验,验证了本文算法不仅降低了由于不确定性数据融合偏差引起的观测噪声,而且还在未知先验信号条件下实现对多传感器观测信号进行估计的有效性。
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