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基于多传感器的自适应加权估计数据级融合算法研究.pdf

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简介：
本文探讨了一种基于多传感器的数据级融合方法，通过自适应加权估计技术提高信息综合精度和可靠性。 为了处理多传感器测量中的噪声问题，本段落提出了一种自适应加权融合估计算法。该算法无需了解各传感器的先验知识，并且能够根据估计得到的不同传感器方差的变化情况来动态调整各个传感器在数据融合过程中的权重系数，从而确保系统均方误差始终处于最小状态。理论分析表明，这种估算方法具备线性无偏最小方差特性。 通过仿真实验验证了该算法的有效性和优越性，在精度和容错性能方面都优于传统的平均值估计算法。

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    本文探讨了一种基于多传感器的数据级融合方法，通过自适应加权估计技术提高信息综合精度和可靠性。 为了处理多传感器测量中的噪声问题，本段落提出了一种自适应加权融合估计算法。该算法无需了解各传感器的先验知识，并且能够根据估计得到的不同传感器方差的变化情况来动态调整各个传感器在数据融合过程中的权重系数，从而确保系统均方误差始终处于最小状态。理论分析表明，这种估算方法具备线性无偏最小方差特性。 通过仿真实验验证了该算法的有效性和优越性，在精度和容错性能方面都优于传统的平均值估计算法。
     
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