在传感器观测噪声不一致或有异常数据存在的条件下, 分布式数据融合因没有剔除严重偏离真实值的传感
器估计值, 从而影响下一步的融合估计. 对此, 利用概率数据互联的思想, 设计以融合中心预测值为中心、传感器节点
估计值为观测值的预测域, 并引入定向概率数据互联, 对进入预测域的传感器估计值分配权重. 仿真结果表明, 利用
概率数据互联思想的多传感器有效地实现了数据融合, 其融合精度较传统分布式融合有所提高; 在异常数据明显的
情况下, 算法的效果更加显著.