多传感器信息融合，介绍中图片为INS+ DVL组合程序，此外还有imu+ gps组合等其他程序

对于带未知互协方差的两传感器系统, 提出一种协方差交叉(CI) 融合鲁棒稳态Kalman 滤波器, 它关于未知
互协方差具有鲁棒性. 严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度, 但低于带已知互协方差的最优
融合Kalman 滤波器的精度. 基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释. 进一步将上述结果推广到一般多传感器情
形. 一个跟踪系统的Monte-Carlo 仿真例子表明, 其实际精度接近于带已知互协方差的最优融合器的精度.

传统的电气火灾预警通过检测温度、空气压力等参数来判断电气火灾,报警响应时间较长,存在很大的局限性。基于传统火灾预警存在的问题,通过紫外光传感器、电流互感器、超声探测器等火灾探测器对短路、接触不良、漏电等电气故障进行研究。通过设计检测电路采集各传感器的信号,着重对故障信号波形信息进行分析。采用MATLAB软件编制D-S证据信息融合程序,将3种传感信息进行仿真融合,在低压电气火灾信息融合过程中论证D-S融合理论的有效性。结果表明:D-S证据融合理论具有良好的可行性、可信性与可靠性。研究结果对提高电气火灾预警的准确性具有重要意义。

D-S证据理论数据融合算法基础程序，可改

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网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。