多传感器数据融合：一种新的最小距离聚类方法

"这篇论文探讨了多传感器数据的聚类融合方法，主要关注如何通过多元统计理论处理多个传感器测量同一对象多个特性指标时产生的数据融合问题。作者提出了一个新的融合算法，该算法基于欧氏距离构建距离矩阵，并运用最小距离聚类法来决定传感器数据的融合顺序，以降低主观因素的影响，提升数据融合的客观性和精度。实验结果显示，该算法简单且有效，能够避免极端和无效数据的损失，适用于多传感器数据融合的应用场景。关键词包括多传感器、数据融合、特征指标和最小距离聚类法。" 本文的研究重点在于解决多传感器数据融合的问题。在多个传感器同时对同一目标的多个特性进行测量的情况下，如何有效地整合这些数据以获取更准确的结论是一个关键挑战。传统的数据融合方法可能受到关系矩阵构建中的主观性影响，降低了融合结果的可靠性。为了解决这一问题，作者提出了一种创新性的融合算法。 该算法首先利用欧氏距离作为衡量不同传感器数据之间相似性的标准，构建了一个距离矩阵。欧氏距离是多维空间中两点间直线距离的计算方式，能直观地反映数据间的差异。随后，作者采用了最小距离聚类法，这是一种无监督学习方法，用于将数据点根据它们之间的距离分配到不同的类别。这种方法有助于确定各个传感器数据的融合顺序，从而减少主观判断的影响。 最小距离聚类法的基本思想是将每个数据点分配到与其最近的簇中，以此构建一个逐步合并的聚类过程。在多传感器数据融合的背景下，这意味着传感器的数据将按照它们与其他传感器数据的接近程度进行融合，从而确保了融合过程的客观性。 通过实际的试验数据分析，该算法表现出良好的性能。它能够简化复杂的数据处理流程，避免因极端值或无效数据导致的信息丢失，同时提高了数据融合的精度。因此，该方法对于涉及多传感器数据融合的领域，如环境监测、物联网设备、自动驾驶等，具有很高的实用价值。 这篇论文提供了一个新的视角来处理多传感器数据融合问题，通过引入欧氏距离和最小距离聚类法，增强了数据融合的客观性和准确性。这种方法的简洁性和有效性使其在实际应用中具有广泛的应用前景。