作者:林雪原,郭丽龙,王捷 单位:海军航空工程学院 出版:《海军航空工程学院学报》2013年第02期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHJHK2013020020 DOC编号:DOCHJHK2013020029 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器分布式Kalman滤波融合算法》PDF+DOC1999年第02期 田继善,吴志勤,吴永杰,文成林 《用小波变换的多分辨力滤波》PDF+DOC1995年第02期 洪浪 ,王俊仪 《多传感器组合导航联邦滤波技术研究》PDF+DOC2005年第S1期 王继平,王明海,何艳萍 《基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法》PDF+DOC2012年第04期 陆新东,胡振涛,刘先省,金勇 《联邦滤波的改进算法》PDF+DOC2006年第04期 高为广,孙岩峰,卢伟,顾青涛 《带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器》PDF+DOC2016年第02期 王军,高媛,冉陈键 《基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器》PDF+DOC2019年第03期 李云,孙书利,郝钢 《一类动态多尺度系统的模型和估计算法》PDF+DOC2004年第03期 崔培玲,潘泉,张磊,张洪才 《磁致伸缩传感器测量信号滤波方法探讨》PDF+DOC2001年第09期 李维嘉,熊军 《统计线性化无序量测更新算法》PDF+DOC2014年第09期 王炜,李丹,黄心汉
  • 多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。

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