作者:徐小良,张浩,汤显峰 单位:清华大学 出版:《清华大学学报(自然科学版)》2012年第09期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFQHXB2012090080 DOC编号:DOCQHXB2012090089 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一类噪声相关系统的新型序贯融合滤波》PDF+DOC2016年第04期 宁涛,冯肖亮 《推广的多传感器数据融合算法》PDF+DOC1997年第10期 唐雪梅,刘波 《相关测量噪声的多传感器最优融合状态估计》PDF+DOC2003年第01期 金学波,孙优贤 《信息融合理论的基本方法与进展(Ⅱ)》PDF+DOC2012年第10期 潘泉,王增福,梁彦,杨峰,刘准钆 《网络瞄准环境下最优分布式航迹融合算法》PDF+DOC2011年第11期 王琳,于雷,王小强,寇英信,杨海燕 《基于嵌入式的姿态检测系统设计》PDF+DOC2020年第05期 周恒,王民慧 《基于汽车发动机多传感器信息融合的研究》PDF+DOC2009年第06期 凌滨,刘立臣,姜岚 《数据融合技术中Dempster-Shafer证据理论的应用》PDF+DOC2009年第16期 郭涛,李龙飘,费庆国,高鹏 《一种基于小波的发动机数据融合算法》PDF+DOC2013年第05期 师伟,彭炬,谭世海,黎亮 《多传感器数据融合模型的研究》PDF+DOC2013年第04期 李琼,杨晓祥
  • 集中式融合滤波对于噪声相关非线性多传感器系统很重要。首先,在扩展Kalman滤波器(EKF)的基础上,利用矩阵求逆引理推导出噪声相关的EKF的一种信息滤波器形式;然后,根据矩阵相似变换理论将其等价分解为具有局部通信的微观滤波器形式。与现有的集中式融合算法相比,新方法保持了相同融合精度的同时,还具备了部分信息滤波器的优良数值计算特点。最后,通过理论分析和计算机仿真相结合的方法来验证了新算法的有效性。

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