《多传感器加权信息融合算法研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法》PDF+DOC 文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合，提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先，用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后，用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明：基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于......
2. 《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......
3. 《多传感器信息融合技术研究与展望》PDF+DOC 随着人类对多传感器系统信息智能处理的要求不断提高，多传感器信息融合技术越来越受到人们的关注。本文对多传感器融合技术的起源发展、原理定义、应用领域、融合级别及融合算法等方面进行了详细的介绍，最后对现阶段多传感器信息融合方面存在的问题进行了分析，对其发展趋势进行了展望。...
4. 《多传感器信息融合平滑器算法研究》PDF+DOC 为了提高融合估计的精度，采用矩阵加权线性最小方差意义下的最优信息融合准则，对多传感器系统，考虑局部估计误差之间的相关性，给出了最优信息融合固定区间平滑器算法。理论和仿真实验表明，融合平滑器精度在总体上高于各局部子系统的估计精度。与融合预报器相比，融合平滑估计比预测平滑估计精度提高了近5倍，显著地改善......
5. 《真实和虚拟传感器多层信息融合算法》PDF+DOC 基于最优估计理论，提出了一种多层传感器的复合融合估计算法.该方法采用了由真实传感器和虚拟传感器组成的复合融合结构，以解决测量噪声干扰下参数估计问题.在该结构中，第1层物理真实传感器测量所得数据，按照加权融合算法，经过多层虚拟传感器的递推融合得到多层融合后的估计值.虚拟传感器的层数增加时，融合后总的估......
6. 《反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术》PDF+DOC 本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究，提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正，无需计算各目标状态估计及其增益伪逆，直接利用各传感器量测数据来构建伪量测，通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计；其次，算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局......
7. 《毫米波/红外复合制导信息融合技术研究》PDF+DOC 研究红外复合制导问题，对于复合制导中的集中式融合，与共同的噪声环境等因素使得各传感器的量测误差之间存相关性，且相关程度未知，对得到的融合估计不是最优的。红外导引头测量存在不完全可观性，一般的分布式融合也难以实现。针对以上问题，提出了一种基于协方差交叉法的信息融合算法，在估计相关性未知时利用信息空间上......
8. 《同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究》PDF+DOC 针对同类多传感器测量中含有的噪声，提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法，该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识，依据估计的各传感器的方差的变化，及时调整参与融合的各传感器的权系数，使融合系统的均方误差始终最小，并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性，其......
9. 《含无序量测的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC 由于通信时间的延迟性，在多传感器系统中常常会出现无序量测情况。为提高估计的精度，系统须对无序量测进行处理，状态更新法是处理无序量测问题的一种有效方法。对于多传感器信息融合问题，给出了一种处理无序量测的状态估计更新算法。仿真计算表明该算法能有效的提高融合估计的精度。...
10. 《多模型多传感器标量加权信息融合》PDF+DOC 随着生产系统越来越复杂，多传感器的应用也越来越广泛。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法，针对多模型多传感器离散线性随机系统，给出了一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器。它只需要计算标量加权系数，可减小在融合中心的计算负担，并通过仿真例子验证算法的有效性。...