一种复杂环境下多传感器数据融合方法
田明明(
),叶继华*(),王仕民,万叶晶 江西师范大学计算机信息工程学院, 江西 南昌 330022
收稿日期:2017-08-29出版日期:2019-06-20发布日期:2019-06-27通讯作者:叶继华E-mail:734375913@qq.com;yjhwcl@163.com作者简介:田明明(1990—)，男，湖北随州人，硕士研究生，主要研究方向为传感器数据融合. E-mail:基金资助:国家自然科学基金资助项目(61462042);国家自然科学基金资助项目(61650105);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2016-S170)A method of multi-sensor data fusion under the complicated environment
Mingming TIAN(),Jihua YE*(),Shimin WANG,Yejing WAN College of Computer Information and Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, Jiangxi, China
Received:2017-08-29Online:2019-06-20Published:2019-06-27Contact:Jihua YE E-mail:734375913@qq.com;yjhwcl@163.comSupported by:国家自然科学基金资助项目(61462042);国家自然科学基金资助项目(61650105);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2016-S170)摘要/Abstract
摘要： 针对现有方法没有利用证据数据采集源头的可靠性信息这一问题,结合温度数据采集,提出一种复杂环境下多传感器数据融合算法。从多传感器采集的原始数据出发,通过原始数据分析当前传感器节点的信任度,对当前传感器证据进行相应的修正,从证据源层面修正冲突证据。在证据融合阶段引入支持度修正证据迭代融合思想,比较融合证据与原证据的差异冲突等属性来评估原证据的支持度并修正原证据,将修正后的证据再次融合,多次迭代至最终融合结果收敛。试验仿真与现存的多种融合方法进行比较,仿真结果验证了本研究方法在解决证据冲突问题上的有效性。
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