基于贝叶斯信息融合的解析余度辅助机内测试决策

利用不同传感器之间的解析关系, 产生某传感器的余度信号辅助机内测试(BIT) 决策, 在虚警率(或漏报率) 较高的BIT 决策中融合其他可靠性较高的传感器信息. 对余度信号的先验分布、虚警率、漏报率进行建模. 经残差分析后, 给出残差决策结果和BIT 结果的后验分布, 选择贝叶斯风险小者作为最终决策. 同时, 给出了贝叶斯融合需满足的条件. 实验分析结果表明, 该方法增加了BIT 决策的可信性, 有助于BIT 虚警剔除和漏报检测。