基于模糊数学与统计理论集成的多传感器数据融合方法

利用格罗贝斯统计理论剔除系统误差数据。对余下的有效数据 ,利用模糊理论计算其与估计值之间的模糊贴近度 ,并以此确定每个传感器的重要性权重 ,最后提出数据融合公式实现多传感器的数据融合。应用实例验证了该方法的有效性。

基于聚类和统计理论的雷达组网融合方法

针对雷达组网中多传感器融合问题,提出一种基于聚类和统计理论的雷达组网数据融合方法。该方法首先利用格罗贝斯统计理论剔除系统误差数据,然后对余下的有效数据采用切比雪夫距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性。仿真结果表明,该算法可以避免极端、有效数据的损失,具有较高的精度。