模糊贴近度融合算法：多传感器一致性可靠性增强

本文主要探讨了"基于贴近度的多传感器一致可靠性融合方法"，针对在多传感器对某一目标特性进行多次测量且先验知识未知的情况下，如何有效地融合这些数据。首先，作者将每个传感器的测量值视为模糊集合，模糊集合的理论为处理不确定性提供了基础。他们采用最大最小贴近度原则来构建贴近度矩阵，这个矩阵反映了各个传感器测量值之间的相似性和对比关系。 贴近度矩阵的构建是关键步骤，它度量了不同时刻传感器测量值的综合相近程度。通过扩展矩阵的维度，作者能够更全面地衡量不同传感器间数据的一致性。这种拓展的维度有助于捕捉到传感器间测量的动态变化，从而提高融合的准确性。 接着，作者借鉴信噪比法，提出了一个一致性可靠性测度，这是一个用来评估传感器数据可信度的重要指标。这个测度有助于筛选出更为可靠的数据源，确保融合结果的质量。作者进一步根据这个可靠性测度，设计出了融合公式，使得在考虑数据的精度和稳定性的同时，实现数据的有效整合。 论文的应用实例和仿真验证了这种方法的有效性。结果显示，该融合算法操作简便，不仅提高了融合精度，而且在保持高精度的同时，具有优良的稳健性。这表明即使面对复杂的测量环境和未知先验信息，该方法也能提供稳定和可靠的决策支持。 这篇论文为多传感器数据融合问题提供了一个实用且有效的解决方案，尤其适用于那些对数据一致性和可靠性有高要求的应用场景，如自动驾驶、无人机导航或工业监控等。通过引入模糊贴近度概念，论文扩展了传统数据融合方法的理论框架，为工程实践中的数据融合提供了新的思考视角。