小波神经网络在多传感器融合算法中的应用

"基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法 (2008年) 论文" 本文探讨了一种创新的多传感器数据融合技术，它将小波分析和神经网络相结合，以解决多传感器融合系统中的非线性和不确定性问题。这种融合算法的核心在于建立了一个包括扩展卡尔曼滤波器、小波神经网络、融合知识库和航迹融合算法在内的综合系统。 1. 扩展卡尔曼滤波器：作为经典的数据融合方法，扩展卡尔曼滤波器被用来处理非线性系统中的状态估计，它可以对系统模型进行线性化处理，从而实现对非线性动态系统的最优估计。 2. 小波神经网络：小波神经网络是将小波分析的局部特性与神经网络的学习能力结合的产物，能够有效地捕捉信号的时频特性。在此算法中，小波神经网络用于实时估计各个传感器的可信度，这有助于识别和处理传感器数据的噪声和异常。 3. 融合知识库：这个知识库包含了各种航迹融合算法，根据小波神经网络提供的传感器信任度，知识库会选择最合适的融合策略。这样可以确保在不同环境条件下，都能做出最佳的全局状态估计。 4. 航迹融合算法：根据传感器的实时信任度，融合知识库会选取最适宜的航迹融合算法，可能是简单的平均融合、加权平均融合或其他更复杂的融合策略，以优化整个系统的性能。 5. 在线自适应融合：提出的融合算法具有在线自适应性，意味着它能根据环境的变化动态调整融合策略，确保在不断变化的环境中，依然能准确地融合来自多个传感器的测量值。 6. 实验验证：论文通过实验验证了该融合算法的有效性，结果显示，算法能够根据环境变化在线自适应地融合多传感器数据，提高了系统的稳健性和准确性。 这篇2008年的论文提出了一种基于小波神经网络的多传感器自适应融合算法，该算法通过利用小波神经网络的非线性建模能力和扩展卡尔曼滤波器的线性化估计，实现了对多传感器数据的有效融合，尤其适用于环境变化频繁的复杂系统。此外，融合知识库的引入使得算法具有更强的环境适应性，能够根据实际情况选择最优融合策略，提高了整体的系统性能。