加权融合（GPU 并行加速）
Weighted Fusion — GPU Parallel Acceleration
按各传感器的不确定度（方差倒数）加权平均，是最简单有效的融合。
01
定义
按各传感器的不确定度（方差倒数）加权平均，是最简单有效的融合。
02
公式与计算
x̂ = Σ wᵢxᵢ / Σ wᵢ，wᵢ = 1/σᵢ²
融合后方差：σ̂² = 1 / Σ(1/σᵢ²)
03
适用时机
多个同类传感器冗余观测（多点土壤水分、多雨量计）。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
各传感器方差 σᵢ²（应由标定与比测得到，不是拍脑袋）；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
05
注意事项
失效与边界权重必须来自实测不确定度；等权平均只在 σ 相同时最优。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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