16、多传感器数据融合算法解析

多传感器数据融合算法解析

在多传感器协作的信息感知技术中，数据融合是一个关键环节。它旨在处理多个传感器提供的不确定、不精确的数据，以获得更准确、全面的信息。以下将详细介绍三种常用的数据融合算法：贝叶斯估计算法、D - S证据理论和模糊逻辑推理。

贝叶斯估计算法

在无人驾驶系统中，由于噪声等因素，信号中的部分原始信息受损，且信号本身无法携带观测目标的完整信息，导致多传感器提供的数据不完整、不精确，存在大量不确定性和不一致性。贝叶斯估计算法为解决这些问题提供了有效的途径。

基本概念

• 数据融合需求 ：多传感器数据融合系统面临着数据受损和信息不完整的问题，使得无法通过常规数学方法解决问题，也难以通过信号后处理增加数据内容。因此，需要基于不确定信息进行进一步推理，以实现目标识别和特征判断。
• 贝叶斯估计的作用 ：贝叶斯估计算法可以有效融合多源不确定数据，将每个传感器视为贝叶斯估计器，根据概率原理将每个观测对象的相关概率分布组合成联合后验概率分布函数。通过不断更新假设似然函数，最终利用联合分布函数的似然函数得到多传感器数据的融合输出。

似然函数在这个过程中起着重要作用，它可以理解为条件概率的逆。已知参数 (h) 时，事件发生的概率为 (P(A|h)=\frac{P(A,h)}{P(h)})，根据贝叶斯定理，(P(h|A)=\frac{P(A,h)P(h)}{P(A)})。在未知参数 (h) 且能提前提供一些额外信息的情况下，可以通过设置 (h) 为总体分布 (q(x|h)) 的参数，抽取随机样本 (X=(x_1,x_2,\c