基于空间时间信息的多传感器融合算法有效性研究

本文主要探讨了"基于相似度的多传感器数据融合"这一主题，针对多传感器系统中的状态估计或测量值，提出了利用标称化差来定义相似度和相似度矩阵的方法。这种方法将空间信息和时间信息相结合，形成了一种有效的方式来衡量传感器之间的数据一致性以及可靠性。通过计算不同传感器数据之间的相似度，可以确定它们在时空维度上的融合策略。 首先，作者强调了利用状态估计向量或测量值的标称化差来定义相似度的重要性，这是一种量化不同传感器数据之间匹配程度的方式。这种度量方法有助于在众多传感器数据中筛选出具有高精度和一致性的重要信息源。 其次，文中提到的空间信息被用来构建一致性测度，它反映了传感器数据在物理空间上的关联性。这有助于在空间上整合多个传感器的数据，确保融合结果的准确性。同时，时间信息则用于形成可靠性测度，反映了数据随时间变化的趋势和稳定性，这对于实时性和动态性要求高的应用至关重要。 融合过程涉及对传感器的组合和权重分配，这些权重是根据相似度和测度结果动态计算得出的，以优化数据融合的效果。这种融合可以在数据层面上实现，即直接对原始数据进行整合，也可以在决策层进行，即结合融合后的数据进行更高级别的决策支持。 最后，通过仿真计算的结果验证了基于相似度的数据融合方法的有效性。这种方法能够提高数据的可用性和决策质量，减少噪声和冗余，从而提升整个多传感器系统的性能。结论部分指出，这种融合技术对于需要高效处理大量传感器数据的领域，如机器人导航、环境监测和自动驾驶等，具有重要的实际应用价值。 本研究提供了一种创新的多传感器数据融合策略，强调了时空融合在提升数据准确性和决策效能中的作用，为多传感器系统的设计和优化提供了理论支持。