数据融合在经纬仪引导中的应用

法将Yl，Y5剔除掉，则y6，Y3，Y8，Y7，Y4，Y2的平均值Y(6)＝∑Y／＝2169。1m，引导误差为一0．9m。

序列Y6，Y3，Y8，Y8，Y7，Y4，Y2都是合理的引导数据，均可参加数据融合，根据式(5)可以求得各引导数据的融合值Y＾(E)＝2169。7m，此时的引导误差为-0。3m。

可以看出，数据融合得到的引导数据比算术平均值结果更接近真值。

4结论

本文讨论了在经纬仪实时测量中，对多路引导源的异构引导数据，采用分布图法进行数据合理性检测，采用参数估计的逻辑规则进行数据融合，消除各引导数据的不确定性，可以获得更准确、更可靠的引导数据，从而提高整个测量系统的工作性能。即使某一个甚至几个引导源工作同时不正常时，其他引导源不受影响独立地提供信息，指挥中心仍可依据非失效的引导数据获知目标的准确位置，将失效的经纬仪很快的引导到目标观测点，降低了整个测量系统的脆弱程度。

随着人们对数据融合理论的深入研究，随着模糊聚类方法的不断发展，相信数据融合技术在经纬仪测量系统中会得到更广泛地应用。