作者:罗森林,张鹤飞,潘丽敏 单位:北京理工大学 出版:《Journal of Beijing Institute of Technology》1998年第04期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFBLGY1998040070 DOC编号:DOCBLGY1998040079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《加权分层卡尔曼滤波融合算法》PDF+DOC1998年第05期 罗森林,张怀广,王越,周思永 《基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法》PDF+DOC2001年第03期 范凯,陶然,周思永 《基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法》PDF+DOC2000年第08期 范凯,陶然,周思永 《基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法》PDF+DOC2014年第05期 司迎利,杨新宇,陈勇,向静波,郭世伟 《基于扩展卡尔曼滤波的多传感器目标跟踪》PDF+DOC2010年第12期 潘丽娜 《非线性系统中多传感器目标跟踪性能分析》PDF+DOC2000年第03期 杨春玲,刘国岁,余英林 《传感器精度的状态估计方法》PDF+DOC1999年第02期 王化祥,陈磊,齐英 《检测仪表中的数据融合方法》PDF+DOC2008年第01期 李跃忠,朱星华,吴伟伟 《基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法》PDF+DOC2008年第01期 崔乃刚,韩鹏鑫,穆荣军 《一种基于多方法的多传感器数据融合算法研究》PDF+DOC2013年第06期 罗艳龙,狄长安
  • 目的分析了传统分层卡尔曼滤波融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷,提出了一种加权分层卡尔曼滤波融合算法,方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了各种情况下均方根误差的统计值比较,结果分层融合算法并不优于加权平均和反馈加权平均算法,加权及反馈滤波融合算法原理简单、数据处理量小、速度快、容错性好,结论加权分层融合算法特别适用于失效传感器的处理,特别当一传感器有较大的绝对误差和相对误差或与其它的传感器的采样周期略有不同和与其它传感器采样不同步时,将融合结果反馈给单传感器,可提高各单传感器的跟踪精度。

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