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在分布式结构中,为了提高单个传感器的测量精度,为数据处理打下基础,首先对每一个传感器进行时间上的分批估计,降低误差的影响,得到各个传感器的局部决策值;接着对方差超过一定数值的数据进行基于相对距离的再处理;最后在最优融合原则下,运行加权自适应算法对各个局部决策值进行融合.数据分析结果表明,处理后的数据更接近测量真实值.