作者:陈嘉鸿,韩九强,席震东,张新曼 单位:中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版:《自动化学报》2009年第05期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMOTO2009050060 DOC编号:DOCMOTO2009050069 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器单模型多分辨融合估计算法》PDF+DOC1999年第04期 赵大蕻,崔金玲,文成林 《测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法》PDF+DOC2005年第03期 巴宏欣,奚和平,杨飞,赵宗贵 《相关噪声情况下航迹的关联及融合算法》PDF+DOC2002年第08期 左东广,韩崇昭,魏瑞轩,郑林 《非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究》PDF+DOC2000年第06期 杨春玲,刘国岁,余英林 《推广的多传感器数据的分层融合算法》PDF+DOC1996年第01期 孙红岩,毛士艺 《多传感器数据的准分层融合法》PDF+DOC1995年第05期 孙红岩,毛士艺 《多传感器信息融合平滑器算法研究》PDF+DOC2005年第02期 张希彬,秦超英,高蕊 《异步多传感器数据融合》PDF+DOC2001年第06期 王洁,韩崇昭,李晓榕 《带相关噪声的加权观测融合估计算法及其全局最优性》PDF+DOC2010年第10期 王欣,朱齐丹,孙书利 《分布式多传感器航迹融合算法与仿真分析》PDF+DOC2007年第10期 程琤,王兴
  • 针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题,提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法.该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确地给出误差间的相关性,在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性以及仅考虑部分相关性的卡尔曼平滑融合算法相比,新的固定区间平滑融合算法在噪声的高斯分布假设下具有明显的优越性,且其跟踪性能随噪声相关性增强而优越性明显,而固定延迟平滑融合算法是次优的.仿真实验进一步验证了本文算法在一般相关噪声环境下的优越性。

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