73、神经网络数据融合与可视化技术研究

神经网络数据融合与可视化技术研究

1. 神经网络数据融合的NN - UKF模型

1.1 模型概述

神经网络数据融合结合局部滤波器的输出，能够得到全局最优或接近最优的估计。每个局部滤波器并行运行，处理来自本地传感器的独特数据以及共享系统的目标数据。

1.2 相关公式与原理

设局部滤波器 #i 的解由状态向量 $\hat{X}_i(k)$ 和协方差矩阵 $P_i$ 表示，全状态向量为 $\hat{X}_f(k)$。全局最优状态依赖于每个局部估计 $\hat{X}_i(k)$ 及其协方差 $P_i$，即：
$\hat{X}_f(k) = E{\hat{X}_i(k)|P_i, i = 1, 2, \cdots, N}$ (1)

最大似然估计 $\hat{X}_i(k)$ 和协方差 $P_i$ 可根据相关文献获得。$\hat{X}_f(k)$ 可简化为：
$\hat{X}_f(k) = W\mu$ (2)
其中，$W$ 是神经网络权重向量，$\mu$ 是输入向量。这种方法避免了计算每个局部滤波器的条件协方差，只需估计神经网络权重向量。

由于每个局部滤波器的输出随时间变化，且网络权重是离线训练的，因此需要进行在线调整，以适应每个局部状态的变化并保持状态估计的最优性。

1.3 模型结构

以下是NN - UKF模型的结构示意图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2