《多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法》PDF+DOC

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2. 《多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器，它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器，与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比，可明显减小计算负担，便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。...
3. 《多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则》PDF+DOC 用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ，分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ，其中考虑了估计误差之间的相关性 ，推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担 ，可应用于信息融合状态或信号最优估计...
4. 《通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计》PDF+DOC 研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计问题，其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信.首先，提出了一种周期性分组传输的通信策略，并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散周期子系统模型.其次，每个子系统根据最新测量信息的更新时刻，选择相应的Ka......
5. 《考虑噪声特性未知的多传感器姿态融合方法》PDF+DOC 研究了噪声特性和互协方差未知情况下多传感器系统的协方差交叉融合估计问题，其中噪声特性未知是指系统的状态噪声和量测噪声的相关性和真实方差均是未知的。首先，每个子系统根据最新更新时刻的测量信息，选择相应的CKF估计器，从而得到各子系统在每一时刻的一个局部估计。其次，以矩阵加权线性最小方差为最优融合准则，......
6. 《基于矩阵加权方法的非线性异步融合估计器设计》PDF+DOC 研究了局部估计值时序不同步情况下的非线性融合估计问题。基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法和矩阵加权融合方法，设计了一种适用于非线性系统的异步融合估计器。该估计器先使用滤波算法求出融合周期内不同采样时刻的状态估计值，再从融合周期内第2个传感器采样时刻开始，使用所提出的异步矩阵加权融合方法融合当......
7. 《随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器》PDF+DOC 应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解，对单传感器随机奇异系统，给出了Kalman多步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统，基于线性最小方差标量加权融合算法，给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman 多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当......
8. 《带反馈多传感器模糊最大熵单目标跟踪算法》PDF+DOC 针对矩阵加权融合算法计算量大、传感器数量不易扩充的特点，提出了一种带反馈的模糊最大熵融合算法。该算法采用模糊C-均值算法和最大熵原理计算状态向量中每一分量的权值，不但从整体考虑各分量对融合估计的影响，而且减少了复杂的矩阵运算过程，实时性较好。与矩阵加权算法相比，该融合算法还具有容易扩充的特点，能够直......
9. 《列车电气系统分布式多传感器异常检测理论研究》PDF+DOC 研究针对采用多传感器的列车电气设备状态空间模型的故障检测理论，为列车电气设备故障诊断及预警提供相应借鉴及支撑。现代列车使用越来越多的传感器进行检测，通过各种网络将信息融合到控制及诊断系统，为限制网络通信的数据量，所有传感器仅将二值局部决策发送回信息融合中心以便中央系统诊断及安全导向。同时，本文提出一......
10. 《多传感器时滞系统数据丢失时滤波融合算法》PDF+DOC 实际的工程项目中经常涉及到多传感器时滞系统，数据在传输中不仅存在着过程、测量噪声的干扰，还出现了丢失现象。为了获得准确的状态信息，需要研究测量数据发生随机丢失的多传感器时滞的信息融合问题。基于矩阵加权线性最小方差融合算法，对存在数据随机丢失的多传感器线性定常离散时滞系统，给出了一种增广分布式最优信息......