《基于强跟踪滤波器的多传感器信息融合应用研究》PDF+DOC
作者:李淑玉,楼树美,孔李军
单位:中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版:《计算机与数字工程》2009年第08期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSSG2009080160
DOC编号:DOCJSSG2009080169
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器》PDF+DOC2005年第09期 邓自立,梁佐江
《基于一组卡尔曼滤波器信息融合的故障诊断》PDF+DOC2015年第07期 薛薇,王涛
《基于LMMSE估计的多传感器目标航迹融合》PDF+DOC2002年第02期 夏佩伦
《多传感器信息融合概述及其应用》PDF+DOC2010年第12期 王媛彬
《空袭目标识别的证据理论方法》PDF+DOC2010年第01期 万树平,董九英
《一种机器人非视觉多传感器信息融合的区间数方法》PDF+DOC2008年第09期 万树平
《改进的强跟踪器自适应滤波信息融合方法》PDF+DOC2007年第19期 刘华普,孔金生,董文丽
《多传感器信息融合联邦滤波一般模型的理论与仿真研究》PDF+DOC2006年第04期 孙连霞,穆荣军,崔乃刚
《一种多传感器信息融合中的分布模型》PDF+DOC2006年第05期 兰艳亭,林都
《基于证据理论的多传感器信息融合改进方法》PDF+DOC2013年第02期 朱江乐,章卫国,张竞凯,池程芝
在对经典Kalman滤波器和强跟踪Kalman滤波器分析的基础上,给出了改进的强跟踪Kalman滤波器方法,并进一步给出了改进的强跟踪Kalman滤波器分布式信息融合方法。该方法底层采用改进的强跟踪器滤波,上层采用估计误差方差最小方法进行分布式信息融合,信息融合结果精度高,同时对突变信号有很强的实时跟踪能力。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。