应用于发动机的信息融合技术概述new

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9、婀估口!!口万方数据计．再将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数。它通过使联合分布函数的似然函数为最小。提供多传感器信息的最终融合值，并为整个环境提供一个特征描述【41。3．3D—S证据推理法D—S证据推理是贝叶斯推理的扩充。其3个基本要点是：基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。D—S方法的推理结构是自上而下的，分三级。第l级为目标合成，其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果。第2级为推断。其作用是获得传感器的观测结果并进行推断。将传感器观测结果扩展成目标报告。该推理的基础

10、是：一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生某些可信的目标报告。第3级为更新，各种传感器一般都存在随机误差。所以，来自同一传感器的一组连续报告一般比任何单一报告可靠。因此．在推理和多传感器合成之前，要先组合更新传感器的观测数据。3．4卡尔曼滤波法卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态的多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。如果系统具有线性动力学模型。且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型，则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计

11、算。但是，采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时，存在很多严重的问题，例如：(1)在组合信息大量冗余的情况下．计算量将以滤波器维数的三次方剧增，实时