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文檔簡介
1、隨著微機電技術的發(fā)展，傳感器的性能大大提高，各種面向復雜應用背景的多傳感器信息系統(tǒng)大量涌現(xiàn)。在這些系統(tǒng)中，信息日漸多元化和密集化，使得傳統(tǒng)的信息處理方式不再勝任，從而促使一項新的學科——多傳感器數(shù)據(jù)融合技術應運而生，而狀態(tài)融合估計作為多傳感器數(shù)據(jù)融合理論的一個非常重要的研究方向，在需要精確估計的領域應用受到廣泛的關注。 本文的研究內(nèi)容為多傳感器信息融合理論中的狀態(tài)估計理論，研究如何利用多傳感器的信息更準確的估計系統(tǒng)狀態(tài)，主要針對
2、多傳感器管理和狀態(tài)融合估計的算法作了比較深入的研究。 本文首先通過分析目前存在的傳感器管理算法，建立了一個綜合傳感器信息增量和處理時間的目標函數(shù)，提出了基于QDPSO(Quanrum—behavedParticleSwarmOptimization)算法的新的傳感器管理的算法模型。在經(jīng)過傳感器管理擇優(yōu)的傳感器組基礎上，論文提出了一種基于最大熵算法和Bayes理論的多次測量數(shù)據(jù)融合算法，推導出了被測參數(shù)的概率分布和融合公式。接著，
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