【正文】 擴展不確定度是標準差的k倍和包含因子k的大小，則標準不確定度(3)一旦給出了置信區(qū)間的半寬和置信概率p，除非另有說明，一般按正態(tài)分布考慮評定其標準不確定度。這些信息如下：(1)之前的觀測所得的經驗、資料以及數(shù)據(jù)等；(2)對有關測量儀器和技術資料特性的全面了解；(3)生產部門提供的相關技術指標；(4)技術手冊或者某些技術資料給出的必要的參數(shù)數(shù)據(jù)；(5)規(guī)定實驗方法的國家標準或者類似技術文件中給出的重復性限r或復現(xiàn)性限R。事實上只有觀測次數(shù)n足夠多，才能使A類不確定度的評定更加可靠和可信，一般認為n至少應大于5，但事實上也不是越多越好，這是因為測量條件對測量結果有關鍵性的影響，時間越長，對測量條件的影響也就越大。且各值為不包含系統(tǒng)誤差或已經進行了修正后的值和粗大誤差。在這兩次JCGM會議上，“由時間引起的不確定度”問題不僅僅被中國代表提出， ，引起了一定的反響，會議認為這一問題應引起足夠的重視，并建議將其與多變量、多分布不確定度傳播等問題列為未來GUM的研究內容。近年來新理論和新方法的不斷涌現(xiàn)，給不確定度理論研究注入了新的活力。GUM自出版以來得到了廣泛的應用和發(fā)行，己被譯成中文、法文、德文等。1981年，第七十界CIPM批準了上述建議，并發(fā)布了一份CIPM建議書，即CI一1981。BIPM就此制定了一份詳細的調查表，并分發(fā)到32個國家計量院及5個國際組織征求意見。在1977年7月的CCEMRI會議上，專家們提出解決這個問題已經刻不容緩。在1953年，比爾斯在《誤差理論導引》一文中就指出:當所給出的試驗誤差為時，它事實上就是用標準偏差等來表征的估計試驗不確定度。無論在科學實驗還是在工程上每天都進行著大量的測量工作，測量結果的精度都要用不確定度來表示。如果建立起統(tǒng)一理論框架，包括信息的統(tǒng)一描述、數(shù)據(jù)處理的一般流程、融合空間的統(tǒng)一模型結構、歸 一化的融合結果，這樣，對信息融合技術的發(fā)展和應用將是一個重要突破。目前，在實際中,不同的融合目的有不同的融合評估準則和方法,為了使準則具有可檢測性和可比性，我們希望能夠建立一個一致、統(tǒng)一的信息融合的評估體系，對信息融合效果能夠進行實用的、可比擬的、可操作的評估。傳感器管理的內容通常包括：空間管理、模式管理和時間管理。目前對該領域的研究主要有：在各檢測器性能時變的條件下，如何自適應估計各檢測器性能并進行分布式檢測融合是目前的一個方向；在信號參數(shù)模糊下的分布式檢測融合問題：在信號參數(shù)隨機變化下的分布式檢測融合問題；微弱信號的檢測融合問題。所以，信息可融合性的判斷準則及如何進一步降低關聯(lián)的二義性已成為融合研究領域亟待解決的問題。在這種方法中，每個傳感器為了獲得一個獨立的屬性判決要完成一個變換，然后順序融合來自每個傳感器的屬性判決。圖1 數(shù)據(jù)層融合圖 2表示了特征層融合的結構。如下圖1表示了數(shù)據(jù)層融合的結構。多傳感器信息融合的常用方法基本上可概括為隨機和人工智能兩大類，隨機類方法有加權平均法、卡爾曼濾波法、多貝葉斯估計法、DempsterShafer（DS）證據(jù)推理、產生式規(guī)則等；而人工智能類則有模糊邏輯理論、神經網絡、專家系統(tǒng)等。對于多傳感器系統(tǒng)來說，信息具有多樣性和復雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和并行處理能力。隨著信息融合和計算機應用技術的發(fā)展，根據(jù)國內外研究成果，多傳感器信息融合比較確切的定義可概括為：充分利用不同時間與空間的多傳感器數(shù)據(jù)資源，采用計算機技術對按時間序列獲得的多傳感器觀測數(shù)據(jù)，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現(xiàn)相應的決策和估計，使系統(tǒng)獲得比它的各個組成部分更充分的信息。信息融合的對象是依賴于多種傳感器的分別所觀察到的信息，通過對這些甚至是獨立的信息的優(yōu)化組合從而引出更多的有用的信息，最終的目的也就是充分利用多個傳感器在共同的或聯(lián)合的操作的條件的這種優(yōu)勢來減少測量過程中不必要的誤差和提高整個測量系統(tǒng)的有效性。因此，應用信息融合技術后，會使對不確定度的測量有更好的精確性。如果我們對這些測量結果首先進行信息融合,然后基于拉格朗日乘子法,求出一個融合結果。因為A 類評定方法有時需要花費足夠多的時間以及資源,因此有時是不需要的，所以我們在實際測量工作中，多進行的是B 類評定。事實上因為測量技術的不完善和人們對于測量的相關知識的了解不足，因此測量所得的結果基本上都具有一定的分散性，也就是每一次測量所得的結果并不是同一個定值，而是以某一概率散布在某個區(qū)間范圍內的多個值。通過進行實例驗證,我們可以發(fā)現(xiàn)，該方法簡單易行,在同等條件下提高了精度, 符合新一代GPS 標準的要求，更適應了工程上的要求。皖西學院本科畢業(yè)論文（設計）基于信息融合的不確定度認證研究摘 要：所謂的信息融合，即是指對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)或信息進行多層次、多方面檢測、關聯(lián)、相關、估值和綜合等處理，以達到精確的狀態(tài)與身份估計，以及完整、及時的態(tài)勢和威脅評估。以拉格朗日乘子法為基礎,并應用線性加權融合原理,進而求得融合結果。測量不確定度從表層上來理解，即表示對測量結果的有效性和可信性的不肯定程度或懷疑程度，是定量說明測量結果的質量好壞的一個非常重要的參數(shù)。目前,在實際評估測量不確定度基本上采用的是《測量不確定度指南》中所提及的A 類以及B 類兩種方法來進行評估的。在實際測量過程中，通常會出現(xiàn)對同一個幾何量參數(shù)有若干個測量結果的情況, 而對這些測量結果進行分析,我們會發(fā)現(xiàn)，由于某些原因（如儀器的或人為的原因）可能會出現(xiàn)不確定度不同的情形。此外，信息融合也可看作是將不同來源、不同模式、同時間、不同表示的信息加以有機地結合，最后得到對被感知對象的更精確的描述，融合多個傳感器的信息可以在較短時間內，以較小的代價，得到使用單個傳感器所不可能得到的精確特征。 信息融合的基本的原理和大腦綜合性的處理并充分的利用來自多方面的資源信息相同，也就是說，通過對這些傳感器以及它們所觀測到的信息的進行適當?shù)闹渑c使用，把多個傳感器在時間上或者空間上的多余的或者相互補充的信息以某一種特定的準則和方法進行組合以得到對被測量量的同一性的描述和解釋。 信息融合又稱作信息融合或多傳感器信息融合，對信息融合還很難給出一個統(tǒng)一、全面的定義。因此，多傳感器系統(tǒng)的核心問題是選擇合適的融合算法。 多傳感器信息融合雖然未形成完整的理論體系和有效的融合算法，但在不少應用領域根據(jù)各自的具體應用背景，已經提出了