《多传感器模糊融合跟踪算法》PDF+DOC
作者:胡士强,敬忠良
单位:中国科学院光电技术研究所;中国光学学会
出版:《光电工程》2004年第10期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFGDGC2004100000
DOC编号:DOCGDGC2004100009
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《多传感器在线自适应加权融合跟踪算法》PDF+DOC2002年第01期 胡士强,张天桥
《杂波环境下多传感器跟踪的数据融合》PDF+DOC1998年第04期 戴筠,王建海
《改进的多目标多传感器数据融合相关算法》PDF+DOC1994年第03期 尹晓东,刘后铭
《多传感器稳健融合跟踪算法》PDF+DOC2005年第04期 胡士强,敬忠良,胡洪涛,田宏伟,李建勋
《一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法》PDF+DOC2005年第01期 艾剑良,沈键,艾玲英
《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
《数据融合中的残差建模分析与融合算法》PDF+DOC2012年第04期 杜雄杰,王钺,山秀明
《用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法》PDF+DOC2009年第07期 陈黎,盛安冬
《自适应窗长方差估计在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC2008年第08期 张怡,贾民平
《多传感器自适应滤波融合算法》PDF+DOC2008年第08期 高嵩,潘泉,肖秦琨,Chen Xiang
针对集中式融合结构跟踪系统,利用随机逼近算法分析了权值的最优分配原则,提出了一种基于模糊推理的多传感器融合跟踪算法。该算法采用协方差匹配技术,依据滤波新息,动态调整测量噪声方差,使融合系统的均方误差始终最小。同时利用双滤波器结构,根据系统方差,实现滤波器间的动态切换,提出了基于模糊推理的并行双Unscented卡尔曼滤波自适应跟踪算法,增强当前统计模型对弱机动目标的适应能力。针对机动和非机动飞行航路进行了算法仿真,结果表明,在时变测量噪声条件下,采用模糊融合跟踪算法前后的速度均方根误差分别为45.7m/s和36.2m/s, 18.7m/s和9.6m/s,提高了多传感器系统的稳健性和跟踪精度。
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