25年CH机械电子工程-多传感器数据融合与智能决策方法.docx

摘要随着机械电子系统向智能化、复杂化发展，多传感器数据融合成为提升系统感知精度、可靠性及决策效能的核心技术。针对异构传感器数据的时空异步性、噪声干扰及复杂工况下的决策鲁棒性需求，本文系统研究多传感器数据融合体系架构与智能决策方法。剖析传感器特性及数据融合基础理论，构建包含信号层、特征层、决策层的多层融合框架，提出基于卡尔曼滤波、D-S 证据理论及深度学习的异构数据预处理与融合算法，解决数据配准、噪声抑制及维度灾难问题。继而结合强化学习、图神经网络等智能技术，设计动态环境下的自适应决策模型，实现状态估计、目标识别与控制策略的优化...