[发明专利]一种多传感器选择性量测数据融合估计算法在审
| 申请号： | 201810284185.1 | 申请日： | 2018-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN108632764A | 公开（公告）日： | 2018-10-09 |
| 发明（设计）人： | 刘妹琴;黄志成;张森林;樊臻;何衍 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04W4/029 | 分类号： | H04W4/029;H04W4/38 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于多传感器融合估计领域，公开了一种多传感器选择性量测数据融合估计算法。针对当前常规的数据融合算法应用于目标跟踪估计中存在的数据传输量大等缺点，本发明所提出的算法会选择各传感器量测数据中部分有价值数据提交给融合中心，提高数据的利用效率，在满足一定目标估计精度同时，大大降低结点之间数据的传输量。对于量测数据如何选则，本发明的方法基于人工神经网络与遗传算法相结合的思路，通过遗传算法优化，使多传感器跟踪系统在总的数据带宽一定时获得较好的目标跟踪估计效果。因此，本发明对于解决实际目标跟踪估计问题具有重要的现实意义。 | ||
| 搜索关键词： | 多传感器 量测数据 估计算法 目标跟踪 多传感器融合 人工神经网络 数据融合算法 遗传算法优化 数据传输量 传感器量 跟踪系统 价值数据 目标估计 融合中心 实际目标 数据带宽 现实意义 遗传算法 融合 常规的 传输量 结点 算法 跟踪 应用 | ||
【主权项】：
1.一种多传感器选择性量测数据融合估计算法，其特征在于，该算法会选择各传感器量测数据中部分有价值数据提交给融合中心，在融合中心处进行量测数据的融合，然后基于融合后的量测数据对目标进行跟踪估计。
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