作者:李思奇 单位:中国船舶重工集团公司第七0九研究所 出版:《计算机与数字工程》2018年第05期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSSG2018050110 DOC编号:DOCJSSG2018050119 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于测距最小二乘的方位融合多传感器定位算法》PDF+DOC2012年第01期 雷雨,冯新喜,朱灿彬,李彬彬 《基于改进LMedS的多传感器偏差稳健估计》PDF+DOC2017年第04期 任文峰,郭蕴华,牟军敏,胡义,朱红坤 《基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型参数辨识》PDF+DOC2017年第10期 朱红坤,郭蕴华,牟军敏,胡甫才,任文峰 《一种角度加权的最小二乘目标定位算法》PDF+DOC2019年第05期 杜金香,许恒博,祝鹏 《基于模糊推理的多传感器数据融合方法》PDF+DOC2003年第16期 韩红,韩崇昭,朱洪艳,文戎 《用多维数据互联的有效多传感器融合》PDF+DOC2002年第11期 张兰秀 《基于近邻量测认知信息的多传感器融合估计》PDF+DOC2012年第08期 张鹏,张建业,王占磊,谢文俊 《基于RB粒子滤波的多传感器目标跟踪融合算法》PDF+DOC2012年第03期 胡振涛,付春玲,刘先省 《基于小波分析和鲁棒最小二乘的信息融合估计算法》PDF+DOC2012年第03期 朱培逸,孙顺远,刘柱,徐保国 《传感器位置误差条件下的约束总体最小二乘时差定位算法》PDF+DOC2013年第05期 陈少昌,贺慧英,禹华钢
  • 针对传感器精度差异的融合定位问题,论文提出了一种基于加权非线性最小二乘的无源协同定位方法,结合多个传感器量测值与目标位置量构建加权误差平方和的损失函数,对得到的损失函数利用高斯牛顿下降法的优化准则进行迭代求解,当小于检验统计量阀值时得到目标定位值的优化解。仿真分析结果表明该方法能利用不同方差多量测值融合处理而获得高精度的目标定位值。

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