作者：丁维福,秦超英 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2007年第14期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2007140630 DOC编号：DOCJSGG2007140639 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《带反馈多传感器分层融合算法性能研究》PDF+DOC2005年第06期 李涛,王宝树,乔向东 《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 《基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法》PDF+DOC2004年第S1期 刘思伟,高社生,张震龙 《多传感器组合导航系统分层融合算法》PDF+DOC2003年第02期 衣晓,何友,关欣 《异步多传感器数据融合算法分析》PDF+DOC2011年第11期 饶学军,段景汉,李鹏 《多传感器时滞系统数据丢失时滤波融合算法》PDF+DOC2010年第S2期 宋琳,蔡云泽,高建喜,许晓鸣 《传感器带未知输入的离散随机线性系统的分布式融合滤波》PDF+DOC2008年第17期 白锦花,孙书利 《含无序量测的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC2006年第04期 张希彬,秦超英,高蕊 《多传感器分布式融合Kalman预报器》PDF+DOC2006年第09期 邓自立,毛琳 《面向分布式融合估计的快速一致性算法》PDF+DOC2014年第06期 石晓航,梁青阳,张庆杰,李强,樊超宇

    • 带输入估计变维滤波利用最小二乘法对系统未知输入进行估计，同时对机动运行开始时刻给出估计，从而有效地克服了输入估计算法和变维滤波各自在系统模型单一和机动运行开始时刻估计不精确方面的缺陷。考虑到多传感器信息融合系统可给出比单传感器更为精确的结果，基于带输入估计变维滤波，将系统状态融合和确定性输入融合相结合，提出了一种多传感器带输入估计变维滤波融合算法。系统仿真结果表明，该算法可以有效地提高估计精度，适用于机动目标跟踪。

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