《基于模糊自适应UKF的船舶动力定位多传感器融合(英文)》PDF+DOC
作者:徐树生,李娟
单位:山东科技大学
出版:《山东科技大学学报(自然科学版)》2017年第05期
页数:9页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFSDKY2017050020
DOC编号:DOCSDKY2017050029
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《一种基于模糊神经网络的融合故障诊断方法》PDF+DOC2004年第17期 苏羽,赵海,苏威积,王刚
《船舶动力定位多传感器闭环分级融合算法》PDF+DOC2014年第03期 徐树生,林孝工
《基于非均匀粒度聚类的电子目标多传感器识别》PDF+DOC2016年第03期 陈婷,郭凯,陈卫
《1种未知输入观测器的推广设计方法》PDF+DOC2017年第05期 龙一夫,王曦
《发动机故障集成诊断系统研究》PDF+DOC2000年第04期 王学合,黄震
《一种双探头纸张定量传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC1996年第03期 沈毅,张建秋,王艳,刘志言
《传感器故障检测、识别和适应方法》PDF+DOC1996年第04期 张竟,王定强
《造纸过程纸张定量传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC1996年第04期 王艳,孟繁雪
《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC2001年第03期 刘怀国,吴陈,张冰
《多传感器融合的因果映射网故障诊断方法》PDF+DOC2008年第21期 郑伟,孟晓风,曹松杰
为了改善船舶动力定位系统多传感器融合性能,基于模糊自适应UKF建立了一种多传感器分级融合算法。利用协方差匹配原理建立模糊自适应算法,利用新息建立测量质量控制算法和子系统故障诊断算法,将这三种算法与UKF相结合构成模糊自适应UKF算法。利用滤波状态参数构建第一级相互平行的融合算法,再基于相互独立的第一级融合性能建立第二级融合,从而构建基于模糊自适应UKF的多传感器分级融合算法,实现多传感器的动态分级融合。仿真结果验证了所建算法的有效性。
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