作者：王波,周康,朱加民 单位：中国科学技术信息研究所 出版：《高技术通讯》2020年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGJSX2020040060 DOC编号：DOCGJSX2020040069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则》PDF+DOC2004年第05期 孙书利,邓自立 《带反馈多传感器模糊最大熵单目标跟踪算法》PDF+DOC2012年第07期 刘智,陈丰,黄继平 《多通道解耦事件触发机制及其在光电传感网络中的应用》PDF+DOC2017年第02期 陈烨,李银伢,戚国庆,盛安冬 《传感器网络中鲁棒状态信息融合抗差卡尔曼滤波器》PDF+DOC2012年第03期 周彦,李建勋,王冬丽 《基于制造物联的生产数据采集与应用技术研究》PDF+DOC2017年第17期 蓝波,吴昊,王一泽,王振超 《带丢包一致性滤波算法研究》PDF+DOC2010年第12期 王帅,杨文,侍洪波 《一种实时目标跟踪航迹数据融合算法》PDF+DOC2010年第11期 马慧萍,王永海,张伟,邹永杰 《基于接近度的多传感器数据融合方法研究》PDF+DOC2009年第05期 焦竹青,熊伟丽,张林,徐保国 《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EKF的集中式融合估计研究》PDF+DOC2013年第06期 葛泉波,李文斌,孙若愚,徐姿

    • 研究了局部估计值时序不同步情况下的非线性融合估计问题。基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法和矩阵加权融合方法，设计了一种适用于非线性系统的异步融合估计器。该估计器先使用滤波算法求出融合周期内不同采样时刻的状态估计值，再从融合周期内第2个传感器采样时刻开始，使用所提出的异步矩阵加权融合方法融合当前采样时刻的状态估计值。同时，根据融合周期内最后一个传感器的采样时刻和融合时刻是否相同，选用不同的方式得到融合时刻的最终估计值。仿真结果验证了所提出的估计器在处理异步局部估计值问题时的有效性。

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