《卡尔曼滤波算法在多传感器融合技术中的应用》PDF+DOC

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2. 《基于改进自适应加权的多传感器融合监测》PDF+DOC 针对加注系统多传感器测量数据融合，为满足融合的可靠性与准确性需求，提出了一种改进的自适应加权融合算法；加权融合算法的关键是如何准确判定测量数据权重值，在总结分析当前权重值判定方法优缺点的基础上，将证据理论中的修正证据距离引入测量数据间距离计算，生成融合权重值，完成传感器数据融合；通过一般算例与加注系......
3. 《卡尔曼滤波融合新算法及其船舶高精度液位测量的应用》PDF+DOC 针对雷达液位计在船舶液位测量过程中由于液位波动、外界干扰或者其它突发状况导致的测量结果出现偏差、收敛速度慢以及不稳定等问题，提出了一种扩展卡尔曼滤波和加权算法相结合的融合算法。首先，采用动力学原理，对雷达液位计的测量过程进行建模，并对其测量结果进行扩展卡尔曼滤波；其次，引入多传感器融合思想，对滤波后......
4. 《多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC 针对多传感器数据加权融合问题，提出了一种基于最优权值的数据加权融合方法。通过分析融合权重对融合精度的影响，确定了数据加权融合的最优权值分配原则；通过对能够反映传感器实际测量精度的实测数据进行统计分析，构建了传感器实际工作状态下的近似测量精度计算模型。基于典型算例，对所提算法进行验证，结果表明：所提算......
5. 《多站遥测数据加权融合方法》PDF+DOC 针对靶场试验中遥测数据融合处理问题，提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析，构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型；依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析，构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证，结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题......
6. 《非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究》PDF+DOC 研究了在非线性系统中 ，基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 ：在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ，基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法...
7. 《多传感器数据融合技术及其应用》PDF+DOC 针对多传感器融合技术，依据中心分布式判决和非中心分布式判决理论，采用加权融合估计算法，以实现多参数的复杂系统．多传感器融合技术的使用，具有降低噪声干扰、减少信息冗余性、提高精度等优点．为多参数测量的复杂系统提供了有效手段．...
8. 《基于模糊推理的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 针对多传感器目标跟踪系统可能出现的传感器漏检现象，提出了一种基于模糊推理的消除漏检现象影响的方法。该算法根据各传感器的量测变化，及时调整参与融合的各传感器量测的数目及其加权系数，保证量测融合值的有效性。通过对两个传感器进行数据融合和目标跟踪的仿真表明，该算法是一种简单有效，有工程应用前景的数据处理算......
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10. 《应用改进支持度矩阵模型的光纤光栅高温传感系统》PDF+DOC 为了提高耐高温传感网络检测精度并优化其性能，针对传统光纤布拉格光栅(FBG)传感网络结构测量精度低及可靠性差的缺点，设计了一种高精度高可靠传感网络结构；并基于多传感器数据融合原理，构建了改进的支持度矩阵数据融合模型对初始采样值进行融合处理。实验结果表明，290℃时，应用改进的支持度矩阵模型的传感系统......