一种改进的分布式数据Chernoff融合方法

• 作者: 吴照林 王龙 田来
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式数据 协方差交叉 Chernoff融合 信息过滤
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 1291-1295
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.06.010

摘要

提出了在实际分布式数据融合问题中可用于未知相关性概率密度函数的广义融合算法.在由于信号存在统计相关性引起谣言传播问题的分布式传感环境中,该算法能进行任何数量的概率密度函数的数据融合.分布式传感系统间的互操作要求限定了系统无法对输入进行预处理以确保统计的独立,而协方差交叉算法和快速协方差交叉算法只适合处理高斯信号等独立的输入信号.在未知相关性概率密度函数的情况下,通过使融合概率密度函数的Chernoff信息最小化,可达到任意数量非高斯输入的融合目的.仿真结果表明,该算法融合效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田来	国防科技大学信息通信学院	1	0	0.0	0.0
2	吴照林	国防科技大学信息通信学院	2	1	1.0	1.0
3	王龙	国防科技大学信息通信学院	2	0	0.0	0.0