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加权数据融合是什么


加权数据融合是对多源冗余信息进行加权平均,结果作为融合值,是一种直接对数据源进行操作的方法。关于加权数据融合的具体内容我们将在文章中展开描述。

数据融合是指充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

加权数据融合是对多源冗余信息进行加权平均,结果作为融合值,是一种直接对数据源进行操作的方法。

简介

加权数据融合是指对不同时间与空间的多传感器数据进行统计分析,然后利用有关数学方法或实际经验对不同的传感数据赋予不同的权值,得到数据融合值。

如加权平均法,卡尔曼滤波以及人工神经网络法。

加权数据融合是为了得到多源数据特征的更好表达。

权的概念和权数的确定

在系统检测过程中,对于某一被测对象的参数而言,它的每一个测量值都在不同程度上反映了其真实值。

但是在测量过程中,测量人员的更换、对检测设备进行检修或校对、被测对象的较大不均匀性等都会导致测量值与真实值之间的误差波动。

严格来讲,绝对的等精度观测是不存在的,不等精度观测则是绝对的,所谓的等精度观测只是一种近似意义上的等精度,可以称之为准等精度观测。

对于不等精度测量数据,为了权衡各数据的不同精度,可引用标志测量精度的特征数字“权”数,即各测量数据的相对重要程度。

精度高的数据误差小,权数应大;而精度低的数据误差大,权数应小。将测量列的各个数据按照其精度分别乘以权数再进行平均值处理,无疑有利于提高估计值的准确性。

因此,对于不等精度测量所得的数据,正确地给定权数非常重要。常用的确定权数的方法有:

①根据经验确定;

②根据测量次数确定;

③根据数据的精度参数确定。

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