《GPS的多尺度滤波算法研究》PDF+DOC

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2. 《多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合》PDF+DOC 利用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ，在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统 ，提出多尺度分布式信息融合估计新算法 ，在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值 ，初步解决了多尺度动态模型信息融合问题 ，这些工作丰富和发......
3. 《多传感器单模型动态系统多尺度分布式融合估计(英文)》PDF+DOC 近几年来 ，小波理论和信号的多尺度表示方法都得到了迅速发展 ，并在包括信号处理和图像处理在内的众多领域中得到了成功的应用 ，而在这些领域中 ，目前一个较为活跃的分支是基于小波变换的多尺度表示的统计信号处理 .运用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合......
4. 《多传感器单模型动态系统多尺度数据融合》PDF+DOC 利用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ，建立起目标状态基于多源观测信息的多尺度数据融合估计新算法 ，在每个尺度上获得目标状态基于全体细尺度上传感器测量信息的融合估计值 ，此算法可有效地应用于拥有不同采样速率的多传感器动态系统的数据融合估计...
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6. 《基于多尺度Kalman数据融合滤波》PDF+DOC 本文通过分析基于小波变换的动态系统模型，提出一种基于小波多尺度的Kalman数据滤波方法，本文利用小波的多尺度特点，把初始估计序列多尺度分解，并在不同尺度层上进行Kalman滤波估计，再利用小波重构来融合各层的估计信息，把标准Kalman滤波只在单一尺度和时间轴上对状态估计值和误差协方差进行数据更新......
7. 《子波域一种新的多尺度多传感器状态估计》PDF+DOC 研究了多尺度状态参数估计问题.利用状态信号的多尺度特性，引入小波变换，建立了一个新的多尺度多传感器滤波算法.将函数全变差和局部变差概念引入到小波变换，提出了小波缩减因子的概念.通过小波缩减因子的引入，细尺度上的高频信号也得到了有效处理.仿真结果表明，该算法充分利用信号的多尺度特性，基于尺度级的信息融......
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9. 《结构健康监测信息的多尺度分析》PDF+DOC 采用离散Kalman滤波和小波多尺度分析动态融合数据，来提高目前结构健康监测信息的完备性和精确性。以一个受外荷载作用的三层框架为例，对结构进行了数值模拟。首先采用Mallat小波算法，对信号进行多尺度分解，把分解的数据通过传感器动态信号的独立离散Kalman滤波估计结构振动信息；最后融合传感器的估计......
10. 《多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用》PDF+DOC 针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS/GPS组合导航系统中的实际应用......