《多机器人系统传感器融合技术应用研究》PDF+DOC

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2. 《高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用》PDF+DOC 针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂，计算负担较重的问题，结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值，不需要计算局部稳态滤波误差互协方差，只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单，省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果，通过......
3. 《分布式多传感器航迹融合算法与仿真分析》PDF+DOC 在多传感器目标跟踪问题中，利用信息融合技术可以有效的提高跟踪精度。但高精度的融合估计通常对计算、通信资源要求较高，而资源要求较低的融合方法其解通常又是次优的。自适应航迹融合算法的计算过程可以根据当前系统的特性和需求，依据融合决策树自适应地选定航迹融合算法。仿真结果表明自适应算法具有接近加权协方差算法......
4. 《复杂环境下基于支持度的多传感器数据融合算法》PDF+DOC 为避免融合算法依赖于先验信息，剔除复杂环境下多传感器测量数据中的干扰误差，一致性数据融合方法得到广泛研究。比较分析了典型的支持度度量方法，并构造了两种新的支持度度量方法。进而设计了一种新的基于传感器一致性和可靠性的融合算法，实现传感器的加权融合。仿真计算验证了新的支持度算法和融合算法的有效性。...
5. 《基于最小二乘原理多传感器加权数据融合》PDF+DOC 针对目前多传感器数据融合过程中传感器对某一状态量测量时精度较低的问题，提出了基于最小二乘原理的多传感器加权数据融合算法。该方法利用最小二乘原理和方差的遗忘信息，通过均方误差比较，计算出各个传感器的权重之后进行加权融合。该算法既考虑了历时信息的作用，又考虑了环境噪声和新采样值的影响，增强了对环境监测的......
6. 《基于协方差加权的卡尔曼滤波融合跟踪算法》PDF+DOC 针对卡尔曼滤波融合跟踪对系统模型准确度和先验信息精度要求较高的问题，提出一种基于协方差加权的卡尔曼滤波融合方法，利用最小二乘准则作为误差加权的标准，使误差小的传感器加权因子大。基于此，再利用卡尔曼滤波融合，充分保留有用信息，抑制噪声干扰。在目标跟踪应用中，即使噪声统计信息未知且噪声互相关，利用该方法......
7. 《基于博弈论的多传感器交叉提示算法》PDF+DOC 针对传感器交叉提示技术在目标探测中的应用问题展开研究，首先介绍多传感器交叉提示技术基本理论，建立了具有社区性的传感器网络模型和基于多Agent技术的分布式传感器管理结构，分析了传感器交叉提示发生的条件和类型，其次提出了传感器网络效能评价函数，最后设计了基于博弈论的多传感器交叉提示算法。仿真结果表明，......
8. 《神经网络在多目标分布式融合中的应用研究》PDF+DOC 提出了适合分布式多传感器多目标 (MSMT)数据融合估计算法 ，对这种推广的分层融合估计算法进行了数学推导和描述 ，研究了利用神经网络进行MSMT跟踪融合的网络结构和算法 ，进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明神经网络融合估计可提高跟踪精度 ，并且这种融合方法是有效的。...
9. 《多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合》PDF+DOC 多传感器目标跟踪的一个实际问题是如何获得目标的过程噪声信息，以获得较好的跟踪性能。针对多传感器分布式估计融合系统，利用这种自适应技术给出了一种自适应Kalman滤波的融合方法，它具有与中心式相近的跟踪性能。计算机模拟结果表明：这种方法具有较优良的性能。...
10. 《非线性系统中目标跟踪的“暂稳态”分析》PDF+DOC 针对非线性系统中的目标跟踪问题，首先得到了单传感器滤波方差的“暂稳态”(TSS)解，在此基础上推导出了双传感器航迹融合的方差TSS解析表达式，其中考虑了传感器间互协方差的影响。仿真实验表明TSS方差与由迭代得到的误差方差非常吻合，从而为非线性系统中目标跟踪的TSS分析提供了理论依据。...