基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合

鲍必赛; 楼晓俊; 刘海涛

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基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合

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针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率,确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果,并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验,结果表明该融合方法拥有较好的识别效果,同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度,可以提醒观测者做进一步的观察。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2012年第1期|29-33|共5页
作者
鲍必赛; 楼晓俊; 刘海涛;
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作者单位

中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室;

无锡物联网产业研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据融合; 潜在变量二元回归模型; Gibbs抽样; 置信度;

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