【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息融合，尤其涉及一种基于共视数据重构的可信度互评估方法。
技术介绍
1、多源导航的目标是随时随地结合一组传感器的测量值，以提高导航信息的质量。不同的传感器具有不同的物理特性，可以在不同的场景中获得良好的导航效果。即使来自同一类型传感器的数据也可能根据其配置和放置位置的差异提供非常不同的信息。与使用单个传感器相比，组合来自多源传感器的互补或冗余信息可提供更稳健的估计。
2、多源导航互评估旨在通过在导航系统中使用多种不同类型的传感器来获取位置、姿态和环境信息，并通过将这些不同传感器的数据进行集成和融合，以提高导航的准确性、可靠性和鲁棒性。传感器数据互评估涉及对这些不同传感器的数据进行比较、融合和校正，以便从中获得更准确和一致的导航信息。
3、然而，随着传感器数量和类型的增加，传感器建模错误、信号干扰和未检测到故障的概率也会增加。虽然已经对传感器数据的可信性评估进行了广泛的研究，但大多数现有的方法侧重于静态物联网，并围绕数据冗余进行设计并且这些系统无法在融合之前动态评估传感器数据的可信性。
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【技术保护点】
1.一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤S4还包括优化合成图像，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤S6包括：
6.一种基于共视数据重构的可信度互评...
【技术特征摘要】
1.一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤s2包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤s4还包括优化合成图像，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于共视数据重构的可信度互评估方法，其特征在于，所述步骤s6包括：
6.一种基于共视数据重构的可信度互评估系统，其特征在于，所述系统包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：沈锋，李文强，王雪，李锦辉，李昕达，梁一，范瑞昌，张明昊，万彤，吴宇轩，徐定杰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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