作者:李云,孙书利,郝钢 单位:中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版:《自动化学报》2019年第03期 页数:11页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMOTO2019030130 DOC编号:DOCMOTO2019030139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,结合无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter, UKF),提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器(WMF (Weighted measurement fusion)-UKF).与集中式融合UKF (CMF (Centralized measurement fusion)-UKF)相比,该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时,该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性。

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