作者:李妍,张琦,王藤锦 单位:工信部电子科学技术情报研究所 出版:《新型工业化》2019年第12期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXXHG2019120220 DOC编号:DOCXXHG2019120229 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《自平衡机器人中数据融合算法的研究与实现》PDF+DOC2016年第08期 吕传龙,曹华杰,刘浩东 《一种基于数据融合的组合式温度传感器》PDF+DOC2016年第07期 胡乃平,丁纪祥 《一种改进的机动目标跟踪算法》PDF+DOC2005年第03期 彭焱,金宏斌,徐毓,张楠 《雷达和QAR数据的融合处理》PDF+DOC2010年第06期 董健康,许天鸿 《基于修正扩展卡尔曼序贯滤波的信息融合算法》PDF+DOC2007年第05期 彭志专,冯金富,聂光戍,谷志勇 《基于可信度的航迹融合》PDF+DOC2007年第16期 高巍,赵海,徐久强,齐济源 《基于无迹卡尔曼算法的永磁同步电机矢量控制的无传感器技术》PDF+DOC2016年第04期 刘振,杨晓洪,王剑平,张果,王思 《基于卡尔曼滤波算法的农业大棚数据融合处理技术研究》PDF+DOC2018年第05期 段杰,姜岩,唐勇伟,王茂励,赵景波 《基于降阶线性卡尔曼算法的永磁同步电机无速度传感器控制》PDF+DOC2009年第04期 刘祖全,张庆范 《无线传感器网络中丢包扩散卡尔曼算法的改进》PDF+DOC2013年第04期 聂文梅,卢光跃
  • 为了解决多传感器数据融合对目标状态进行估计时会出现噪声影响这一问题,采用一种在机动目标跟踪中性能较好的卡尔曼滤波算法(Kalman filtering,KF)。详细介绍了离散时间系统的数学模型,进而推导出卡尔曼时间更新方程和卡尔曼量测更新方程,以及测量变量与状态变量间的关系矩阵的传递过程,各个系数矩阵的重要意义。最后,基于一个航迹融合模型,建立其系统状态空间模型的矩阵方程,通过仿真研究其滤波前后目标的轨迹与误差变化,进而验证了该算法的有效性。

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