一种基于奇异值分解的动态多传感器数据融合算法

• 作者: 张建秋 杨惠娟
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合算法 多传感器系统 奇异值分解 最小均方估计 单边Jacobi 算法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 440-445,419
• 页数: 7页
• 分类号: TP212|TP274
• 字数: 5130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2004.03.021

摘要

在工业应用中常用一组传感器对同一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量.由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不同程度的受到噪声的干扰.为了从被噪声干扰的测量值中获得更准确的测量结果,本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)的动态多传感器数据融合算法.由该算法得到的传感器测量结果值最优估计的方差不仅低于传感器组中每一个传感器测量结果的方差,而且低于由基于最小均方误差(MMSE)多传感器数据融合算法得到的估计结果的方差.仿真的结果表明,该算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建秋	复旦大学电子工程系	88	724	16.0	23.0
2	杨惠娟	复旦大学电子工程系	3	12	2.0	3.0