多传感器数据融合算法集成研究进展与应用

多传感器数据融合技术研究进展_黄漫国.pdf是一篇关于多传感器数据融合领域的重要论文。在当今信息时代，随着科技的发展，多传感器数据融合作为一种关键的技术手段，其研究价值日益凸显。论文首先介绍了数据融合技术的背景和重要性，指出单一的融合算法存在局限性，因此集成多种算法的优势已经成为数据融合研究的热点。 文章主要讨论了三种主要的数据融合方式：数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合关注的是原始数据的整合，通过数学模型如卡尔曼滤波或粒子滤波等处理不同传感器的测量结果；特征级融合则是对数据进行特征提取后进行融合，可以提高融合效果的鲁棒性和准确性；决策级融合则是在更高层次上，结合各种传感器的信息，进行综合决策和判断。 作者总结了常用的数据融合方法，包括加权平均法、最大似然估计、贝叶斯滤波、支持向量机等多种融合策略，这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。然后，论文着重探讨了多传感器数据融合集成算法的研究进展，可能涉及深度学习、机器学习、神经网络等先进技术在融合中的应用，旨在提升融合的智能化和自适应能力。 此外，论文还简要介绍了多传感器数据融合技术的应用，它广泛应用于军事、导航、机器人、环境监测、工业控制等多个领域，比如无人机导航、自动驾驶汽车的环境感知、健康监测设备的数据融合等。这种技术能提高系统的可靠性、精度和效率，是现代信息技术发展的重要支撑。 这篇论文深入剖析了多传感器数据融合技术的理论基础、融合策略和最新进展，对于了解和推动这一领域的发展具有重要的参考价值。