資料介紹
提出了一種數(shù)據(jù)融合的模糊模型和算法. 該模型定義了容許函數(shù)對(duì)傳感器輸出信息的一致性進(jìn)行度量,利用模糊測(cè)度對(duì)參與融合的傳感器組的可靠性進(jìn)行度量,使最終的融合結(jié)果是盡量可靠的傳感器組提供的一致性較好的數(shù)據(jù)的綜合. 該方法既能有效的處理沖突信息和傳感器故障產(chǎn)生的錯(cuò)誤信息,同時(shí)又保證了融合結(jié)果的精確性和可靠性,具有良好的容錯(cuò)性和穩(wěn)健性. 既可用于信號(hào)層融合,又可用于決策層融合. 仿真結(jié)果表明,融合方法令人滿(mǎn)意.
關(guān)鍵詞: 信息融合; 模糊邏輯; 模糊測(cè)度
Abstract : A admission function is first defined to measure the consistency of information f rom sensors. While a fuzzy measure is adopted to measure the reliability of sensors. The final result is therefore the com2 bination of compatible data provided by more reliable sensors. This method proposed can deal with the con2 flict in information f rom sensors and t ransact the information f rom a faulty sensor to ensure the reliability and accuracy of final result . Simulation result s show the fuzzy method is satisfactory.
Key words : information fusion ; fuzzy logic ; fuzzy measure
關(guān)鍵詞: 信息融合; 模糊邏輯; 模糊測(cè)度
Abstract : A admission function is first defined to measure the consistency of information f rom sensors. While a fuzzy measure is adopted to measure the reliability of sensors. The final result is therefore the com2 bination of compatible data provided by more reliable sensors. This method proposed can deal with the con2 flict in information f rom sensors and t ransact the information f rom a faulty sensor to ensure the reliability and accuracy of final result . Simulation result s show the fuzzy method is satisfactory.
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