超聲波流量計多聲道氣體測量技術探討 九十六

在傳統檢測儀表的數據處理中，根據檢測數據的正態分布統計特征，進行測量

的準確性與重復性和檢測過程中的誤差處理。在單傳感器檢測儀表中，根據測量數據的時空特性，采用分批估計的方法，進行數據的融合處理。在多傳感器系統中，數據融合處理方法所處理的信息可以在數據層之上，即包括數據層（即像素層）、特征層和決策層（即證據層）。分別對應的融合方法也有3 層：⑴直接對數據源操作，即像素級融合，常用的融合方法有加權平均、神經元網絡方法等；⑵利用對象的統計特性和概率模型進行操作：如卡爾曼濾波、貝葉斯估計、多貝葉斯估計、統計決策理論等；⑶基于規則推理的方法：如模糊推理、證據推理、產生式推理等。貝葉斯估計是基于參數估計的多傳感器數據融合，對于檢測系統應用較多，已較成熟。

卡爾曼濾波和統計決策理論是目前研究得較多的融合方法，前者主要應用在圖像處理中，后者主要應用在指揮系統和運營管理系統。基于規則推理的方法也主要應用在指揮系統中。

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