技術(shù)特征：

1.一種多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于包括如下步驟：

基于多傳感器系統(tǒng)分布式數(shù)據(jù)融合原理框架，在估計(jì)精度相對(duì)較差或時(shí)有較大干擾的傳感器系統(tǒng)局部估計(jì)分量中，設(shè)置一個(gè)加權(quán)因子λ，并根據(jù)λ解算參數(shù)α、β設(shè)置相匹配的參數(shù)模糊整定器；各傳感器獨(dú)立采集量測(cè)點(diǎn)跡經(jīng)局部卡爾曼濾波后，將得出的局部狀態(tài)估計(jì)1-L輸入數(shù)據(jù)融合預(yù)處理模塊，數(shù)據(jù)融合預(yù)處理模塊根據(jù)卡爾曼濾波估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣的定義，提取各局部估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣的第1行第1列分量，在線解算用于量化描述各局部估計(jì)誤差大小關(guān)系的誤差比系數(shù)r和誤差比系數(shù)變化率rc；誤差比例系數(shù)r和誤差比系數(shù)變化率rc經(jīng)模糊化接口轉(zhuǎn)換為誤差比變量R、誤差比變化率變量RC，并輸入?yún)?shù)模糊整定器；參數(shù)模糊整定器根據(jù)λ解算參數(shù)α、β工作原理設(shè)計(jì)的模糊規(guī)則庫(kù)模糊推理，在線整定α、β取值，針對(duì)各種可能出現(xiàn)的R、RC取值給出的對(duì)應(yīng)倍數(shù)變量A、指數(shù)變量B模糊查詢表，供在線查詢的A、B取值，將α、β的具體值經(jīng)過(guò)清晰化接口輸出至加權(quán)因子解算模塊；加權(quán)因子解算模塊調(diào)用上述r、α和β的實(shí)時(shí)運(yùn)算結(jié)果在線解算λ，自適應(yīng)調(diào)節(jié)λ的取值；最后，數(shù)據(jù)融合解算模塊引入加權(quán)因子λ，通過(guò)改進(jìn)后的數(shù)據(jù)融合方法實(shí)時(shí)解算，得出最終全局狀態(tài)估計(jì)。

2.如權(quán)利要求1所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：多傳感器系統(tǒng)由L個(gè)傳感器分系統(tǒng)獨(dú)立測(cè)量濾波的L組局部狀態(tài)估計(jì)，然后通過(guò)數(shù)據(jù)融合解算得出全局狀態(tài)估計(jì)。

3.如權(quán)利要求2所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：傳感器1-L獨(dú)立采集量測(cè)點(diǎn)跡并進(jìn)行局部卡爾曼濾波，得出傳感器第n個(gè)采樣周期的L組局部狀態(tài)估計(jì)，和對(duì)應(yīng)的L組個(gè)局部估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣，P₍₁₎(n)，P₍₂₎(n)…P_(L)(n)輸入數(shù)據(jù)融合預(yù)處理模塊，式中，n為傳感器第n個(gè)采樣周期數(shù)，Z_n為傳感器截至第n個(gè)采樣周期觀測(cè)量集合{z(1)，z(2)，…，z(n)},為第n個(gè)采樣周卡爾曼濾波算法利用觀測(cè)量集合Z_n對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)變量x(n)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)得出的狀態(tài)估計(jì)值,1-L為L(zhǎng)個(gè)傳感器分系統(tǒng)的序號(hào)。

4.如權(quán)利要求3所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：數(shù)據(jù)融合預(yù)處理模塊在線解算帶加權(quán)因子的傳感器m第n個(gè)采樣周期誤差比系數(shù)r和誤差比系數(shù)變化率rc的實(shí)時(shí)值r^(m)(n)、rc^(m)(n)；根據(jù)卡爾曼濾波估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣的定義，第n個(gè)采樣周期各局部估計(jì)誤差自相關(guān)矩陣的第1行第1列分量體現(xiàn)了該時(shí)刻估計(jì)量的位置誤差特性且該分量恒為正，基于此原理，設(shè)計(jì)構(gòu)建了r和rc實(shí)時(shí)解算公式，量化描述各局部估計(jì)誤差大小關(guān)系，其中，i表示1-L號(hào)傳感器分系統(tǒng)中的第i個(gè)傳感器，m表示1-L號(hào)傳感器分系統(tǒng)中帶 加權(quán)因子的第m號(hào)傳感器。

5.如權(quán)利要求4所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：基于卡爾曼濾波分布式數(shù)據(jù)融合原理，設(shè)計(jì)構(gòu)建了加權(quán)因子λ的實(shí)時(shí)解算公式，通過(guò)在線模糊整定帶加權(quán)因子的傳感器m第n個(gè)采樣周期λ實(shí)時(shí)值λ^(m)(n)的解算參數(shù)α、β實(shí)時(shí)值α^(m)(n)、β^(m)(n)，結(jié)合該時(shí)刻誤差比系數(shù)r實(shí)時(shí)值r^(m)(n)從倍數(shù)和指數(shù)關(guān)系上在線自適應(yīng)修訂λ的取值大小。

6.如權(quán)利要求5所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：針對(duì)模糊整定器的每個(gè)輸入、輸出空間，分別定義對(duì)應(yīng)r、rc、α、β定義誤差比變量R、誤差比變化率變量RC、倍數(shù)變量A和指數(shù)變量B的四個(gè)語(yǔ)言變量。

7.如權(quán)利要求6所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：對(duì)參數(shù)模糊整定器中四個(gè)語(yǔ)言變量R、RC、A、B，設(shè)計(jì)了覆蓋整個(gè)語(yǔ)言變量論域的分布隸屬函數(shù)。

8.如權(quán)利要求7所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：在隸屬函數(shù)分布設(shè)計(jì)中，將R劃分為四檔，RC劃分為七檔，A劃分為四檔，B劃分為七檔。

9.如權(quán)利要求8所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：在隸屬函數(shù)分布設(shè)計(jì)中，將R在論域上劃分為{Z,S,M,B}四檔，設(shè)定其語(yǔ)言值隸屬函數(shù)[0,1]段為Z形函數(shù)，[2,3]段為S形函數(shù)，中間為三角型函數(shù)，取各語(yǔ)言值對(duì)應(yīng)三角隸屬函數(shù)的中心值分別為{1,2}，寬度均為1；將RC在論域上劃分為{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}七檔，設(shè)定其語(yǔ)言值隸屬函數(shù)[-3,-2]段為Z形函數(shù)，[2,3]段為S形函數(shù)，中間為三角型函數(shù)，取各語(yǔ)言值對(duì)應(yīng)三角隸屬函數(shù)的中心值分別為{-2,-1,0,1,2}，寬度均為1；將A在論域上劃分為{S,MS,MB,B}四檔，設(shè)定其語(yǔ)言值隸屬函數(shù)[1,3]段為Z形函數(shù)，[5,7]段為S形函數(shù)，中間為三角型函數(shù)，取各語(yǔ)言值對(duì)應(yīng)三角隸屬函數(shù)的中心值分別為{3,5}，寬度均為2；將B在論域上劃分為{S,MS,MB,B}四檔，設(shè)定其語(yǔ)言值隸屬函數(shù)[1,2]段為Z形函數(shù)，[3,4]段為S形函數(shù)，中間為三角型函數(shù)，取各語(yǔ)言值對(duì)應(yīng)三角隸屬函數(shù)的中心值分別為{2,3}，寬度均為1。

10.如權(quán)利要求9所述的多傳感器系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合精度的提高方法，其特征在于：根據(jù)λ解算參數(shù)α、β的工作原理設(shè)計(jì)了相應(yīng)的兩個(gè)模糊規(guī)則庫(kù)；取R的論域?yàn)閧0,1,2,3}，RC的論域?yàn)閧-3,-2,-1,0,1,2,3}，A的論域?yàn)閧1,3,5,7}，B的論域?yàn)閧1,2,3,4}，按照規(guī)則庫(kù)模糊推理計(jì)算得出模糊查詢表。