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基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法仿真

Multi-Sensor Data Robust Weighted Fusion Algorithm Simulation Based on M-estimate
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摘要 提出M估计与不确定度评定相结合的多传感器数据加权融合方法,克服了现有的数据评价函数加权法中存在的大噪声及成片野值处理能力的局限性。通过静态数据仿真结果,表明基于M估计的多传感器数据稳健加权融合算法明显优于最小二乘法。 In view of the big noise and limited handling ability of large expanse of wild value in the existing Data Appraisal Function Weighted Method, this paper proposes a multi-sensor data weighting fusion method which combines the M-estimate and the uncertainty appraisal. The static data simulation shows that the new algorithm surpasses the least squares method obviously.
作者 潘爽 马林立
机构地区 海军潜艇学院
出处 《信息与电子工程》 2006年第5期361-363,共3页 information and electronic engineering
关键词 数据融合 M估计 传感器 加权值 不确定度 data fusion M-estimate sensor weighted value uncertainty
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