《粒子滤波算法在多传感器测量中的应用》PDF+DOC

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2. 《一类分布式传感器粒子滤波融合算法》PDF+DOC 针对非线性非高斯的分布式多传感器状态估计问题，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析，利用改进的粒子滤波算法(UPF)计算局部传感器的状态估计值，再应用分布式加权融合准则得到全局状态估值。...
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4. 《基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法》PDF+DOC 针对交互式多模型粒子滤波在跟踪机动目标时精度受限问题，提出一种基于交互式多模型(IMM)的多传感器顺序粒子滤波算法。采用IMM机制实现目标运动模式的确认；在合理利用单传感器量测和多传感器量测中冗余和互补信息的基础上，引入顺序重抽样方法改善粒子分布，并将改善后的粒子应用于IMM粒子滤波算法框架。仿真实......
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6. 《基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法》PDF+DOC 为了从被噪声干扰的各个传感器测量值中获得更准确的测量结果，提出了一种基于小波去噪和多传感器数据融合的传感器数据重建算法.仿真和实验的结果都表明：由该算法重建得到的各个传感器的重建数据的方差低于传感器测量值的方差.可以认为多传感器数据重建算法给出了对每一个传感器的更为准确的测量结果。...
7. 《基于多卡尔曼滤波器的自适应传感器融合》PDF+DOC 准确估车前目标的位置和状态是车辆安全系统的一个重要组成部分，利用多传感器可以提高对目标测量的可靠性。给出了一种用于汽车防碰撞系统中估计车前目标位置的多传感器融合算法，根据车辆与目标之间的一步预测距离，从多个预置的卡尔曼滤波器中选择一个合适的滤波器来实时处理传感器的量测数据。该算法不仅可以有效地处理具......
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