多源异构数据融合技术要用到什么算法

多源异构数据融合技术要用到什么算法

经纬仪引导数据的数据融合可以采用参数估计融合算法，即对8组引导数据，按照某种估计准则函数，利用引导数据序列对目标在空间的位置值作出估计，得到目标准确的位置值，消除引导过程中的不确定性。 为准确估计目标的位置值(以Y为例)，对8组引导数据进行线性观测，得到的引导值为Cj，Y,j=1，2，3，…，n，其中：Cj为常值。 由于观测有误差，实际所得的引导值为：Ej＝CjY十cj，其中ej为观测误差，服从均值为0的正态分布。 依据Bayes后验估计理论，可得到n个引导数据的状态最优估计为： ＾Yop，(E1E2E3...En)＝maxP(Y│E1E2E3...En) (1) Y＾ 即位置的数据融合问题，可以转化为求出满足Y的最大后验概率maxP(Y│E)的估计值Y（E）的问题。在经纬仪实时测量中，对多路引导源的异构引导数据，采用分布图法进行数据合理性检测，采用参数估计的逻辑规则进行数据融合，消除各引导数据的不确定性，可以获得更准确、更可靠的引导数据，从而提高整个测量系统的工作性能。即使某一个甚至几个引导源工作同时不正常时，其他引导源不受影响独立地提供信息，指挥中心仍可依据非失效的引导数据获知目标的准确位置，将失效的经纬仪很快的引导到目标观测点，降低了整个测量系统的脆弱程度。

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