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多传感器分布式区间估计融合

李保华  
【摘要】: 本文就多传感器分布式区间估计融合方面进行了较为深入的研究,取得的主要成果为: (1)已知n个传感器的区间估计{I_1,I_2,…,I_n},其置信度{α_1,α_2,…α_n},并假设这n个区间估计是互相独立的条件下,基于“合成规则”和两种输出的优化准则获得最优区间估计融合。再者,增加信息{I_1,I_2,…,I_n}中至多或者至少有f个区间估计是错误的条件,推广上述结果获得了“条件合成规则”和最优容错区间估计融合,而且Marzullo容错区间估计融合是该方法的特例。 (2)已知n个传感器的区间估计{I_1,I_2,…,I_n}和其中至多有f个区间估计是错误的,但是没有{I_1,I_2,…,I_n}的置信度的信息的情况下,基于信任函数理论和先验信息“每个传感器做区间估计的方法的正确概率要大于犯错误概率”,以及三种输出的优化准则,获得最优区间估计融合,其输出结果有相应的信任度。这个方法能够合理的缩短Marzullo方法的输出结果,而且其输出结果比Prasad,lyengar,Kashyap和Maclan四人提出的方法的输出结果更为可靠。Marzullo方法也是该方法的特例。 (3)举例说明Marzullo~数不满足李普希兹条件和局部李普希兹条件。


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