[发明专利]传感器信息融合装置及其方法

权利要求书

1.一种传感器信息融合装置，包括多个传感器，其特征在于，还包 括：

自适应加权数据融合单元，连接所述多个传感器，采用自适应加权 数据融合算法对来自所述多个传感器的感应信息分配相应的权数；

卡尔曼滤波单元，连接所述自适应加权数据融合单元，采用卡尔曼 滤波算法对所述相应权数的感应信息进行最优估计，得到局部融合后的 感应信息；

D-S推理单元，连接所述卡尔曼滤波单元，采用D-S理论估计算法 对所述局部融合后的感应信息中不确定的感应信息的进行区间估计；

多贝叶斯估计单元，连接所述D-S推理单元，采用多贝叶斯估计算 法对所述进行区间估计后的感应信息进行单独的关联概率分布，以合成 一个联合的后验的概率分布函数，并利用所述联合分布函数输出感应信 息的最终融合值。

2.根据权利要求1所述的传感器信息融合装置，其特征在于：所述 自适应加权数据融合单元和卡尔曼滤波单元集成为局部融合模块，所述 D-S推理单元和多贝叶斯估计单元集成为全局融合模块。

3.根据权利要求2所述的传感器信息融合装置，其特征在于：在所 述局部融合模块与全局融合模块之间还连接基本概率分配模块，对局部 融合后的感应信息中不确定的感应信息进行基本概率的分配。

4.根据权利要求1或3任一项所述的传感器信息融合装置，其特征 在于：所述多贝叶斯估计单元进一步连接所述自适应加权数据融合单 元，将本时刻的最终融合值反馈回所述自适应加权数据融合单元，所述 自适应加权数据融合单元根据所述最终融合值调整各个传感器的权数。

5.一种传感器信息融合方法，其特征在于，包括：

采用自适应加权数据融合算法对来自多个传感器的感应信息分配 相应的权数；

采用卡尔曼滤波算法对所述相应权数的感应信息进行最优估计，得 到局部融合后的感应信息；

采用D-S理论估计算法对所述局部融合后的感应信息中不确定的感 应信息的进行区间估计；

采用多贝叶斯估计算法对所述进行区间估计后的感应信息进行单 独的关联概率分布，以合成一个联合的后验的概率分布函数；

利用所述联合分布函数输出感应信息的最终融合值。

6.根据权利要求5所述的传感器信息融合方法，其特征在于：在采 用D-S理论估计算法进行估计之前，还采用步骤：

对采用卡尔曼滤波算法进行最优估计后的感应信息中不确定的感 应信息进行基本概率的分配。