作者：彭冬亮,叶军军,葛泉波 单位：中国自动化学会;中国科学院沈阳自动化研究所 出版：《信息与控制》2010年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXYK2010010040 DOC编号：DOCXXYK2010010049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《部分监测区域重叠条件下的扩展目标跟踪》PDF+DOC2016年第06期 陈金广,江梦茜,马丽丽 《单传感器无序量测反馈估计算法》PDF+DOC2014年第06期 黄强,张向利 《具有形状信息的多传感器群目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第17期 陈金广,江梦茜,马丽丽,徐步高 《多传感器系统的信息融合及容错技术研究》PDF+DOC1996年第06期 房建成,万德钧 《无序量测滤波更新算法综述》PDF+DOC2012年第01期 王炜,黄心汉,王敏 《基于状态转换的顺序式异步数据融合算法》PDF+DOC2008年第12期 葛泉波,文成林 《含无序量测的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC2006年第04期 张希彬,秦超英,高蕊 《异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法》PDF+DOC2016年第07期 尹德兴,左燕,郭宝峰,谷雨 《改进并行集中式数据关联算法》PDF+DOC2012年第03期 周航,冯新喜 《粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用》PDF+DOC2007年第01期 胡炜薇,杨雷,杨莘元,廖艳苹

    • 针对现有基于伪量测的异步融合算法存在实时性差、融合时刻计算负荷大以及人为引入噪声相关等问题，提出了一种新的基于采样点顺序离散化思想的顺序式异步融合算法.该算法首先将各个传感器的测量值在融合中心的坐标系中和时钟下进行映射统一；然后，选取融合周期内各采样时刻对连续状态系统进行顺序离散化，从而获得本周期内各采样点间的状态方程和相应的测量方程.最终，使用线性最小均方误差意义下最优的线性卡尔曼滤波器实现本周期内异步采样量测的顺序滤波融合.仿真分析表明，该算法和基于伪量测的异步融合算法相比具有较少的计算量、较好的实时性和较高的估计融合精度。

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