贝叶斯推论的数据融合

资 源 简 介

贝叶斯推论的数据融合

详 情 说 明

贝叶斯推论的数据融合方法为多源定位算法提供了可靠的优化手段。通过结合CHAN算法和泰勒算法的结果，基于贝叶斯概率框架进行数据融合，能够有效提升定位精度和稳定性。

CHAN算法通常用于解决非线性的定位问题，比如基于距离测量的定位场景。泰勒算法则通过线性化处理迭代求解定位参数。两种算法各有优势，CH叶斯推论可以量化它们的不确定性，并利用先验信息动态调整权重，从而优化最终结果。

测试表明，经过贝叶斯融合后的定位结果在精度和鲁棒性上均优于单一算法的输出。这一方法尤其适用于复杂环境下的定位需求，例如室内导航或多路径效应显著的场景。