【摘 要】
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针对多传感器数据的多样性,提出一种改进的数据融合算法.首先,利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩;其次,对处理后的数据进行分层,并对系数进行Kalman滤
【机 构】
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南昌航空大学软件学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61762067)、江西省自然科学基金(批准号:20161BAB212034)和江西省教育厅项目(批准号:GJJ160692).
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针对多传感器数据的多样性,提出一种改进的数据融合算法.首先,利用小波技术消除已收集数据的高斯白噪声并对数据进行压缩;其次,对处理后的数据进行分层,并对系数进行Kalman滤波,同时利用Mallat快速重建算法重构数据;最后,利用最大、最小贴近度计算传感器数据的信噪比,并通过信噪比进行数据融合.基于实际采集的多传感器数据对比实验结果表明,该数据融合算法在稳定性上优于简单加权数据融合、小波数据融合和Kalman滤波融合等算法.
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