針對在實際復雜場景下,北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)（BDS）導航定位精度不足的問題,提出1種基于多傳感器導航數(shù)據(jù)融合算法:設計基于層次分析法（AHP）的多傳感器多場景的權重最優(yōu)決策方法,各傳感器的權重能夠隨著場景的變化而自適應變化,并利用各傳感器在不同場景下的定位優(yōu)勢,獲得實時的高精度導航數(shù)據(jù)。實驗結果表明,通過多傳感器導航數(shù)據(jù)融合,能夠彌補單傳感器部分場景下定位精度不足的問題,并在現(xiàn)有的傳感器定位效果下,最大限度地提升整體導航的定位性能。統(tǒng)計得出在基于層次分析法的自適應數(shù)據(jù)融合（ADF）下,定位誤差小于2m的高精度數(shù)據(jù)占比為85.53%。 

【文章來源】：導航定位學報. 2020,8(04)CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

加權數(shù)據(jù)融合

基于此得出多場景多傳感器的層次分析模型，其結構如圖2所示。其中最高層目標層為最終要獲得的正互反矩陣，而準則層為精度聚類下的12類導航場景，最后方案層為待融合的3類傳感器數(shù)據(jù)。那么基于這樣的層次分析結構下的多元融合原理如圖3所示。

其中最高層目標層為最終要獲得的正互反矩陣，而準則層為精度聚類下的12類導航場景，最后方案層為待融合的3類傳感器數(shù)據(jù)。那么基于這樣的層次分析結構下的多元融合原理如圖3所示。這種2維多源融合的方式引入了場景對導航性能的影響，在此融合方式下，令場景聚類中心k的平均精度誤差為δk，定義傳感器i相對于傳感器j在場景k下的相對重要性因子為

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3602676