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基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
被引量：
4
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作者
张丽
郭海涛
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期519-523,共5页
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的...
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。
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关键词
异质多源传感器
数据加权融合
高斯滤波
均值聚类
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职称材料
题名
基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
被引量：
4
1
作者
张丽
郭海涛
机构
四川托普信息技术职业学院信息工程学院
华南理工大学土木交通
学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期519-523,共5页
基金
人工智能四川省重点实验室开放资金项目(2020RYJ01)。
文摘
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。
关键词
异质多源传感器
数据加权融合
高斯滤波
均值聚类
Keywords
heterogeneous multi-source sensor
weighted data fusion
gaussian filtering
mean clustering
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
张丽
郭海涛
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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