一种基于证据理论的数据融合算法
针对传感器测量值存在系统误差的情况, 基于证据理论的思想, 提出一种新的数据融合算法. 该算法首先将
所有测量值根据其与真值的偏差进行分组, 并分配不同的基本信任; 然后将其构成的集合视为辨识框架, 进而将各个
测量值转换为相应的证据并进行证据组合, 所得合成证据的Mass 函数即为各个测量值的权值分配函数; 最后对所得
分组融合测量值进行加权求和, 即得融合结果. 仿真结果验证了该算法的有效性.
所有测量值根据其与真值的偏差进行分组, 并分配不同的基本信任; 然后将其构成的集合视为辨识框架, 进而将各个
测量值转换为相应的证据并进行证据组合, 所得合成证据的Mass 函数即为各个测量值的权值分配函数; 最后对所得
分组融合测量值进行加权求和, 即得融合结果. 仿真结果验证了该算法的有效性.
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