作者:刘环宇 单位:火力与指挥控制研究会 出版:《火力与指挥控制》2007年第09期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHLYZ2007090190 DOC编号:DOCHLYZ2007090199 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种有效的数据融合方法——分布式的离散Kalman滤波方法》PDF+DOC2003年第S1期 孙慧影,张彦军,张雨丽,崔平远 《一种基于协方差控制的异步数据融合方法》PDF+DOC2006年第04期 高岚,田康生 《基于最近统计距离的多传感器一致性数据融合》PDF+DOC2005年第05期 段战胜,韩崇昭,陶唐飞 《多传感器数据融合技术及其应用》PDF+DOC2005年第10期 严怀成,黄心汉,王敏 《多传感器信息融合技术综述》PDF+DOC2005年第06期 臧大进,严宏凤,王跃才 《基于Bayes估计理论的数据融合方法》PDF+DOC2005年第04期 付华,杜晓坤 《基于多传感器数据融合的目标分析》PDF+DOC2008年第06期 申志伟,李庆民,胡俊波,何永前 《一种改进的多传感器数据融合方法》PDF+DOC2007年第09期 罗永健,彭政,杨鑫 《数据融合技术在温室温度检测中的应用》PDF+DOC2006年第10期 蔡振江,康健一,张青,徐宏 《多传感器数据融合性能评估指标及计算方法》PDF+DOC2013年第03期 胡昌林,孙伟
  • 目前在多传感器条件下提升数据精度的基本方法是状态估计,其中最常用的方法是卡尔曼滤波及其变形算法。由于卡尔曼滤波是依靠时间积累来增加信息量、提高数据精度,因而其收敛速度不可避免地要受到时间因素的影响。另外卡尔曼滤波作为单纯的数据处理方法也无法利用观测系统中一些已知的物理信息。提出了基于途径概念的数据融合方法,它打破了机械的“传感器融合”的概念束缚,有效地帮助人们挖掘和利用潜在的冗余信息,使多传感器信息能够迅速得到充分利用,从而使收敛速度得到提高。基于途径的数据融合方法并未提供一套固定的算法,它提供的只是一套处理规则。

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