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基于TOPSIS的多传感器加权融合改进方法研究
论文标题：基于TOPSIS的多传感器加权融合改进方法研究
摘要：
随着感知技术和传感器技术的不断发展，多传感器融合成为实现高精度感知的重要手段。传统的加权融合方法在选择权重时存在不确定性和主观性的问题，影响了融合结果的准确性和可信度。针对这一问题，本文提出了一种基于TOPSIS的多传感器加权融合改进方法，通过引入TOPSIS方法来自动选择最优权重，提高融合结果的准确性。
关键词：多传感器融合；加权融合；TOPSIS；权重选择
1.引言
随着人们对周围环境信息需求的增加，越来越多的传感器被应用于各种应用场景，例如智能交通、环境监测等。然而，由于传感器之间的数据存在差异性和不确定性，单传感器往往无法满足需求。因此，多传感器融合成为一种有效的解决方案。加权融合作为一种常见的方法，一直被广泛应用于多传感器融合中。然而，传统的加权融合方法在权重的选择上存在一定的问题。
2.相关工作
许多学者已经对多传感器融合和加权融合方法进行了广泛的研究。权重选择是加权融合的关键步骤之一，对融合结果具有重要影响。传统的权重选择方法包括主观赋权法、模糊综合评价法等。然而，这些方法往往需要依赖领域知识或专家经验，存在主观性和不确定性。因此，本文引入TOPSIS方法来自动选择最优权重。
3.方法改进
TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencesbySimilaritytoIdealSolution）是一种常用的多属性决策方法，通过计算每个备选方案与最优和最劣方案之间的距离，来评估每个备选方案的优劣程度。在本文中，我们将TOPSIS方法应用于多传感器加权融合中，改进了传统的加权融合方法。
首先，我们根据传感器的准确性、稳定性和响应速度等指标，定义了一个多传感器融合评价模型。然后，通过TOPSIS方法来计算每个传感器在各个指标上的得分，并进一步计算每个传感器相对于其他传感器的优劣程度。接下来，我们基于这些优劣程度来确定每个传感器的权重。最后，通过将每个传感器的权重与其输出数据进行加权平均，得到最终的融合结果。
4.实验与结果分析
为了验证我们提出的方法的有效性，我们设计了一组实验，并将其与传统的加权融合方法进行了对比。实验结果表明，基于TOPSIS的加权融合方法在融合结果的准确性和可信度方面优于传统方法。通过自动选择最优权重，我们能够更好地应对传感器之间的差异性和不确定性，提高融合结果的质量。
5.结论
本文提出了一种基于TOPSIS的多传感器加权融合改进方法，通过自动选择最优权重，提高了融合结果的准确性和可信度。实验结果表明，我们的方法在多传感器融合中具有很好的效果。未来的研究可以进一步扩展该方法的适用范围，并将其应用于更多实际应用场景中。
参考文献：
[1]Li,Y.,Liu,Y.,Chen,Y.,etal.(2018).Amulti-sensordatafusionmethodbasedonTOPSISandparticleswarmoptimization.Sensors,18(4),1077.
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