17、多传感器数据融合技术解析

多传感器数据融合技术解析

1. 多传感器数据融合的有效性评估

在无人机系统中，运行状态参数的模糊处理指的是对各子系统中不同传感器测量数据的量化。基于无人机系统运行状态参数对信息融合准确性的影响，可以使用隶属函数和相关分析方法对各子系统中不同传感器的测量值进行模糊处理。目前，确定隶属函数的方法主要基于经验，在实施过程中通过反馈不断修正对其的理解，以达到预期目标。在很多情况下，使用一些常见的分布函数作为隶属函数来近似某些模糊变量是最简单的方法。

无人机健康监测系统多传感器融合数据的有效模糊评估通常基于子系统中每个传感器的模糊值来获取每个传感器的局部决策，然后赋予可变权重。通过模糊算子计算每个子系统数据的合理判断，最后根据每个子系统的判断结果，使用相应规则进行最终的信息融合。

2. 人工神经网络

2.1 基本概念

人工神经网络（ANN），也称为神经网络，是基于对人类生物神经网络的研究而设计的。它根据人类大脑处理信息的过程抽象出简单模型，并根据不同的连接方式形成不同的网络。

经过近半个世纪的发展，人工神经网络凭借其自学习能力、联想存储功能和高速寻找优化解的能力，在模式识别、自动控制、信号处理、无人机系统、辅助决策和人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。

基于对生物神经网络工作原理的深入理解，人们抽象出了著名的McCulloch - Pitts（MP）模型，这是最简单的人工神经网络模型。在该模型中，输入信号（如 $a_1 - a_3$ ）经过加权求和（权重为 $w_1 - w_3$ ），由于每个生物神经元都有特定的阈值，只有当输入信号加权求和超过阈值时，细胞体才会发出电化学脉冲。因此，在人工神经元中引