作者：李云,孙书利,郝钢 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2019年第03期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2019030130 DOC编号：DOCMOTO2019030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 对非线性多传感器系统，基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法，提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上，结合无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter， UKF)，提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器(WMF (Weighted measurement fusion)-UKF).与集中式融合UKF (CMF (Centralized measurement fusion)-UKF)相比，该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时，该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性。

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