基于粒子群算法的多传感器数据融合

• 作者: 张宇林 徐保国 朱小六 蒋鼎国 黄翀鹏
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 多传感器 数据融合 粒子群优化算法 惯性权值 权值递减策略
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 页码范围: 1703-1706
• 页数: 4页
• 分类号: TP306.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2008.07.018

摘要

粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点.本文对原有算法中的固定惯性权重进行改进,着重分析了惯性权值因子在粒子群优化(PSO)算法中的作用,在现有的线性递减权值方法上,提出一种非线性权值递减策略,并将其尝试性地运用到多传感器融合的领域,运用该算法对数据融合中的加权因子进行估计.实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度/互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合,有效地从各融合数据中提取有用信息,成功排除噪声干扰,取得了良好的融合结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学通信与控制工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	蒋鼎国	江南大学通信与控制工程学院	7	61	5.0	7.0
3	张宇林	江南大学通信与控制工程学院	9	49	5.0	6.0
4	朱小六	江南大学通信与控制工程学院	5	66	3.0	5.0
5	黄翀鹏	江南大学通信与控制工程学院	6	87	5.0	6.0