作者：张在利,秦超英,邓奎彪 单位：中国航天科工集团第二研究院706所 出版：《计算机工程与设计》2009年第14期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSJSJ2009140470 DOC编号：DOCSJSJ2009140479 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于子波变换的多传感器最优信息融合估计》PDF+DOC2012年第06期 柳毅,赵振宇,丁全心,姜兴彤,李建勋 《非标准多传感器信息融合下的状态融合估计》PDF+DOC2008年第08期 王炯琦,周海银,赵德勇,吴翊 《量测提升卡尔曼滤波》PDF+DOC2016年第05期 胡振涛,胡玉梅,刘先省 《泵体参数多传感器融合技术的研究》PDF+DOC2015年第12期 陈庆文,孙凯明,王琨 《多传感器时滞系统CI融合滤波算法》PDF+DOC2019年第02期 李璇烨,高国伟 《多传感器数据分层融合的性质》PDF+DOC1996年第06期 孙红岩,毛士艺,林品兴 《多传感器状态融合估计理论在成纸定量估计中的应用》PDF+DOC2005年第03期 金学波,孙优贤,孙政荣 《基于LMI的多传感器H_∞融合滤波器设计》PDF+DOC2005年第11期 林岳松,薛安克,钱积新 《具有随机时延的多传感器最优标量加权融合估计》PDF+DOC2008年第03期 杨旭东,文成林,刘荣利 《一种改进的加权融合算法》PDF+DOC2008年第06期 邓蕴昊,张纳温

    • 给出了带输入估计的卡尔曼滤波算法，比较了带输入估计的卡尔曼滤波算法和标准卡尔曼滤波算法的差别，在此基础上提出了一种最优加权的数据融合方法，分析了最优权值的分配原则，给出了最优加权下的多传感器融合算法。该算法首先计算出各个传感器当前的滤波精度，依据各传感器当前时刻的滤波精度分配权值，同时测量方差的时变特性使得每次测量信息得到充分的利用，通过仿真比较了该方法与平均分配权值方法效果的差别，实验结果表明了该算法的有效性。

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