《基于线性最小方差估计的航迹融合算法》PDF+DOC

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2. 《基于MTF的多传感器融合算法》PDF+DOC Kalman滤波是一种应用非常广泛的状态估计算法，基于信息融合的Kalman滤波包括状态向量融合和测量融合两种方法。传统的Kalman方法(TTF)具有较低的估计误差和很长的计算时间。提出的状态向量和测量向量的融合模型MTF利用局部融合信息给出一种更好的状态估计，计算时间短，性能也比TTF高。...
3. 《基于强跟踪滤波和反馈综合的多传感器分布式航迹融合(英文)》PDF+DOC 研究基于强跟踪滤波和反馈综合相结合的多传感器分布式航迹融合算法.首先，以反馈前后形成的跟踪门的交集构造有效跟踪门.然后，将强跟踪卡尔曼滤波和概率数据关联算法相结合，利用构造的有效跟踪门，提出了一种新的多传感器分布式航迹融合算法.最后，对原有算法和所提算法进行了仿真研究。...
4. 《一种多传感器航迹融合算法的仿真分析》PDF+DOC 充分利用目标的位置、速度信息进行航迹融合 ，在一定条件下能够改善目标的航迹精度。本文对基于互协方差的航迹融合算法进行了仿真分析 ，并对航迹融合模型的稳定性进行了探讨。由于传感器精度的差异 ，不同精度传感器融合会产生不同结果 ；在对模型及其稳定性分析基础上 ，给出了传感器融合的限定条件和适用场合...
5. 《基于异质传感器航迹融合算法的稳定性分析》PDF+DOC 给出了基于异质传感器的动态状态矢量融合算法 ，针对两个采用二维理想线性卡耳曼滤波器的异质传感器 ，对融合的互协方差矩阵的稳定性进行了分析 ，揭示了数据融合的本质...
6. 《基于局部估计误差相关的多传感器异步航迹融合》PDF+DOC 由于不同传感器采样率不同、工作起始点可能不同、通信延迟和本身固有延迟等原因，使得研究多传感器异步融合比同步数据融合更贴近实际需求，且通常情况下，各传感器局部估计误差是相关的，利用融合中心状态融合误差协方差阵迹最小准则，提出了一种局部估计误差相关的多传感器异步航迹融合算法，并从理论上进行了推导，最后通......
7. 《序贯处理的多传感器航迹融合算法研究》PDF+DOC 基于分布式的多传感器航迹融合系统，采用序贯处理的方法并结合矩阵加权的融合算法，在估计误差协方差阵迹最小的准则下，提出了估计误差相关条件下的航迹融合算法，从理论上对算法的航迹融合性能进行了分析，并进行了仿真。仿真结果表明了基于序贯处理的融合算法的可行性和有效性。...
8. 《带反馈信息的多传感器航迹融合算法》PDF+DOC 基于分布式多传感器航迹融合系统，采用序贯处理的方法，研究了相关条件下带反馈信息的多传感器航迹融合问题。以估计误差方差阵迹最小准则导出了相应的融合算法，并进行了仿真分析。仿真结果表明带反馈信息的多传感器航迹融合算法的可行性和有效性，同时也表明带反馈的融合算法比不带反馈的融合算法具有更高的跟踪精度。...
9. 《带有信息反馈的最优异步递推航迹融合算法》PDF+DOC 现有的异步航迹融合算法大都采用无全局信息反馈的设计框架，并且忽略各异步传感器局部预测航迹误差间的相关性，加之考虑上述相关性的最优整体航迹融合算法的实时性难以被保证，从而导致局部传感器估计精度低、稳定性差、全局估计的最优性丧失和差的应用性等不足。为此，本文在引入全局信息反馈的基础上，同时考虑各局部预测......
10. 《自适应航迹融合算法及其仿真》PDF+DOC 在简单融合算法和协方差加权融合算法的基础上给出一种自适应航迹融合算法，并对这一算法进行了仿真。首先根据已关联的多个传感器的航迹状态估计计算得到第一个距离测度S1，并与门限T1比较。若S1小于门限T1则融合节点将选择本地航迹估计作为全局航迹估计；否则计算距离测度S2。这里S2也是局部航迹状态估计的函数......