多传感器探测云下分布式一致性信息融合及其发展

TN924; 概述了多传感器探测云环境下分布式信息融合系统测量数据一致性判定与优化选择融合处理的基本思想,并指出了Luo方法在数据一致性度量、关联判定、参与融合处理数据选择以及方法适应性等方面的不足.阐述了基于稳健统计理论、基于模糊理论、基于特征值和基于统计置信距离等一致性信息融合方法对不同传感器的测量数据进行一致性测度和判定的思想.不同解决方案均不同程度上改进了Luo方法,但信息源质量影响和融合策略选择等方面的问题仍未解决,需进一步研究....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	指挥信息系统与技术 2018, Vol.9 (2), p.8-18
Hauptverfasser:	熊朝华, 刁联旺, 张永伟, 吴蔚
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TN924; 概述了多传感器探测云环境下分布式信息融合系统测量数据一致性判定与优化选择融合处理的基本思想,并指出了Luo方法在数据一致性度量、关联判定、参与融合处理数据选择以及方法适应性等方面的不足.阐述了基于稳健统计理论、基于模糊理论、基于特征值和基于统计置信距离等一致性信息融合方法对不同传感器的测量数据进行一致性测度和判定的思想.不同解决方案均不同程度上改进了Luo方法,但信息源质量影响和融合策略选择等方面的问题仍未解决,需进一步研究.
ISSN:	1674-909X
DOI:	10.15908/j.cnki.cist.2018.02.002