作者:李林,何芳,黄柯棣 单位:西安交通大学 出版:《西安交通大学学报》2008年第04期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXAJT2008040200 DOC编号:DOCXAJT2008040209 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《二维卡尔曼滤波的多源信息集中式融合去噪方法》PDF+DOC2018年第20期 陶平平,冯肖亮 《基于UKF的异类传感器集中式融合算法》PDF+DOC2008年第05期 陈嘉鸿,张新曼,张忠华,韩九强 《传感器故障条件下的自适应UKF算法》PDF+DOC2015年第11期 赵辉,周欢,翁兴伟,李牧东 《一类分布式传感器粒子滤波融合算法》PDF+DOC2015年第18期 高蕊 《基于四元数和Kalman滤波器的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2017年第05期 姜晓旭,冯彩群 《多智能传感器的有限分散自治体系研究》PDF+DOC1997年第01期 郭呈贺,钱文瀚,杨汝清,陆元章 《分布式多传感器融合跟踪》PDF+DOC2011年第06期 黄铫,张天骐,李越雷,苗圃 《多传感器异步融合技术研究》PDF+DOC2010年第02期 滕克难,董云龙,盛安冬 《有色量测噪声情况下的多传感器目标跟踪融合算法》PDF+DOC2013年第25期 郝惠娟,秦超英 《基于LS-Kalman的无线传感器算法研究》PDF+DOC2013年第05期 田丹丹,李珊君,王忠
  • 针对集中式融合系统中从传感器到融合中心的传输延迟时间存在差异而导致融合中心出现乱序数据的问题,提出了一种能够处理单步延迟和多步延迟的乱序数据处理(ATFOOSM)算法.首先利用乱序时刻(乱序数据的采样时刻)前的滤波结果,通过卡尔曼滤波来获取乱序时刻的目标状态,再采用异步航迹融合的方式实现对当前时刻目标状态的更新.仿真中采用ATFOOSM算法和重新排序算法对单步延迟和多步延迟下的乱序数据进行处理,结果表明ATFOOSM算法能够获得与重新排序算法相近的滤波精度。

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