基于相似度的多传感器数据融合：有效性与时空策略

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，发表于2004年的《控制与决策》杂志第19卷第5期。作者刘敏华和萧德云来自清华大学自动化系，他们提出了一种新颖的数据融合方法，着重于利用多传感器的状态估计向量或测量值来构建融合策略。 在论文中，作者首先定义了相似度和相似度矩阵，这是通过比较不同传感器的标称化差来实现的。标称化处理有助于消除量纲差异和动态范围的影响，使得各个传感器之间的比较更为公平。这个步骤是数据融合的基础，因为它允许系统理解和衡量传感器间的信息一致性。 接下来，空间信息被用来形成一致性测度，这可能涉及到传感器布局、几何关系或环境特性对数据的影响分析。这种一致性测度确保了在空间上位置相近的传感器信息具有更高的权重，因为它们在测量环境中的观察结果更有可能是一致的。 同时，时间信息也被纳入考量，用于构建可靠性测度。传感器的稳定性、更新频率以及历史观测数据的质量等因素都会影响其数据的可信度。这一步骤有助于评估传感器实时性和准确性，从而确定其在融合过程中的权重。 在这些基础上，作者设计了一种综合方法，即根据空间和时间信息动态调整传感器的组合权重，实现了数据层的融合。这种方法不仅考虑了传感器的当前状态，还考虑到它们的历史表现，从而提高了融合的精确性和鲁棒性。 值得注意的是，这种融合策略并不局限于数据层，也可以扩展到决策层。这意味着融合后的数据可以被进一步处理，用于优化决策过程，比如在目标跟踪、环境监测或机器学习等场景中做出更准确的判断。 论文通过仿真计算验证了基于相似度的数据融合的有效性。结果显示，这种方法在处理多源数据时，能够有效提高信息整合的质量，减少冗余和噪声，从而提升整个系统的性能和决策的可靠性。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于相似度的多传感器数据融合框架，它通过结合空间和时间信息，实现了数据的精确融合和智能决策，适用于各种需要高效利用多源数据的实时系统。