基于Bayes估计的多传感器数据融合方法性能比较

该篇论文《基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究》发表于2000年7月的《系统工程理论与实践》第7期，文章编号为100026788(2000)0720045204。作者吴小俊、曹奇英、陈保香和刘同明来自华东船舶工业学院电子与信息系，他们针对多传感器数据融合这一关键技术领域进行了深入探讨。 论文的核心内容围绕多传感器数据融合方法展开，特别强调了Bayes估计理论的应用。Bayes估计是一种统计学中的重要概念，它通过先验概率和观测数据来更新我们对未知参数的信念，这种方法在处理不确定性很高的信息时表现出色。在这篇文章中，作者利用Bayes估计理论构建了一种优化的数据融合策略，旨在从不同传感器收集的数据中提炼出最精确、最一致的结果。 论文中，作者首先介绍了数据融合的基本概念，强调其在军事电子领域的价值，尤其是在同一系统中整合多种类型传感器获取的信息，通过消除或减小数据偏差来提升战术情报的质量。然后，他们提出了一种以置信距离测度为基础的数据融合度评估方法，这种方法考虑了各个传感器数据的可靠性，从而找到最佳的数据融合结果。 为了验证Bayes估计方法的有效性，作者将得到的最优融合数据与其他常用的数据融合方法进行对比分析。这有助于评估新方法在实际应用中的性能优越性，并可能揭示Bayes估计在处理多源数据融合问题上的独特优势。 此外，论文还涉及到了置信矩阵和关系矩阵的运用，这两个工具在数据融合过程中起到了关键作用，帮助处理传感器之间的关联性和不确定性。通过这些数学工具，作者能够实现数据的联合、变换和合成，从而提高融合数据的准确性和一致性。 这篇论文深入研究了多传感器数据融合中的Bayes估计理论，提供了优化融合方法的详细策略，并通过实证分析展示了其在减少误差和提高数据质量方面的优势。对于从事信号处理、人工智能或者军事电子领域的人来说，这篇论文具有很高的参考价值，对于理解如何有效地整合多个传感器数据以提升决策支持系统的性能具有重要意义。