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Kalman关键词：多传感器数据融合；Kalman滤波器；人工神经网络；模糊然而，复杂环境下多传感器数据融合仍然是一个具有挑战性的问题。多传感器数据的误差来源于多种因素，如系统噪声、传感器的精度和位Kalman滤波器、人工KalmanKalman滤波器是一种广泛应用于数据融合中的线性滤波器。它是一估计和预测。Kalman滤波器具有较好的抗噪性能和高度的自适应能力，人工神经网络（ArtificiallNt，ANN）是受到生物学神经网络启发发展起来的一种计算机模型。它是由大量神经元（类比于生物神经元）相互连接组成，具有自学习和适应性等特点。因为多传感器数据融合中，数据处理常常涉及到非线性问题，传统的线性滤波器难以解ANN并采用反向传播算法进行训练，从而实现对数据的高效处理和有效跟踪。模糊逻辑控制器（zyLogcCotler，）是一种基于模糊逻辑的控制系统。每个输入和输出都由语言变量描述，每个语言变量都具有一个隶属度函数，可以将模糊集合上的概率进行量化，然后进行模糊推理和模糊控制。在多传感器数据融合中，C等方面，从而实现对系统更加精确、自适应的控制和诊断。MATLAB平台的多传感器数据融合模拟系统。测种数据融合算法：单传感器的Kalman滤波器算法、Kalman滤波器和ANN组合算法及加入模糊逻辑控制器的多传感器数据融合算法。FLC可以更好地应对复杂环境中的异本文提出了一种适用于复杂环境下多传感器数据融合的方法，将Kaman滤波器，NNFC器数据的过滤、轨迹跟踪和故障诊断等功能。实验结果表明，提出的多传感器数据

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