《基于DS证据理论的多传感器信息融合算法》PDF+DOC
作者:康健,谷云彪,李一兵
单位:中国惯性技术学会
出版:《中国惯性技术学报》2012年第06期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFZGXJ2012060080
DOC编号:DOCZGXJ2012060089
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《改进时空DS证据理论在车辆识别中的应用》PDF+DOC2010年第01期 张宗志,李一兵,林云
《基于SVM和DS证据理论的多传感器信息融合故障诊断》PDF+DOC2015年第04期 张宁波
《一种基于证据决策的航迹相关算法》PDF+DOC2006年第08期 张池平,崔平远,杨涤
《导航系统中量测滞后异步多传感器集中滤波算法》PDF+DOC2005年第05期 康国华,刘建业,熊智
《多传感器基于证据理论的机载雷达用途识别》PDF+DOC2002年第06期 王杰贵,罗景青,尹成友
《基于量测自适应辨识的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2012年第06期 胡振涛,贾培燕,付春玲,杜海顺
《基于距离加权证据理论的管网泄漏诊断》PDF+DOC2012年第08期 王秀芳,杨琦,田金燕
《D-S算法在信息融合中的研究与实现》PDF+DOC2010年第01期 李轶,靳新
《多传感器异步融合技术研究》PDF+DOC2010年第02期 滕克难,董云龙,盛安冬
《基于改进证据理论的多传感器目标识别》PDF+DOC2013年第08期 朱江乐,章卫国,邱岳恒,陈伟
多传感器卡尔曼滤波算法具有良好的信号跟踪及估值能力,但由于信号噪声的影响,不同传感器所提供的信号会产生一定幅度的偏差,不利于对真实信号的预测及估计。为了解决上述问题,提出了基于DS证据理论的多传感器量测融合的方法,利用证据理论处理传感器的量测信息以及滤波器的估计值,从而合理地计算出单传感器的权值,并对子传感器的量测值进行二次赋值。经过融合后的结果具有良好的滤波效果。将改进的量测融合方法应用到目标跟踪问题中,获得的目标跟踪精度提高了近一倍。通过仿真实验对比验证了新算法的可靠性及精确性,表明该方法具有一定的实用价值。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。