一种具有渐进学习能力的融合方法

运行在动态与未知环境下的多传感器系统往往会面临环境与自身结构的渐进式变化 ,导致一般的具有学习能力的融合方法很难适用 .本文提出了一种具有渐进学习能力的融合方法 ,它具有良好的自适应性和鲁棒性 .该方法由一种名为接受域加权回归 (ReceptiveFieldWeightedRegression)的渐进式学习算法和加权平均的融合算法组成 .最后以三个摄像机联合定位作为研究对象 ,对该方法进行了仿真 ,验证了其有效性 ,同时还和基于BP神经网络的融合方法进行了比较 .