不等精度数据融合的最优权值与参数估计方法

• 作者: 张志敏
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 数据融合 非线性回归模型 Bayes估计 融合权值 参数估计
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 试验与评价技术
• 页码范围: 301-307
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.09.064

摘要

对测量数据进行融合处理是提高数据处理精度的一个十分有效的方法;文章使用引入加权因子的方法,对不等精度测量数据融合处理的最优加权与参数估计的问题进行了研究;对于线性回归模型,从理论上证明了,最优融合权值由数据的精度唯一确定,这与经典的Gauss-Markov定理是一致的;对于非线性回归模型,在理论上获得了最优融合权值的计算方法,给出了实际数据融合处理的最优权值与参数估计算法,并且证明了非线性模型的不等精度数据融合的最优权值,不但与数据本身精度相关联,而且与模型的结构、模型的导数相关联,则在此时经典Gauss-Markov定理不再成立;通过算例进行对比验证,证明了所提方法的有效性.