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
  • 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。

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