《非线性加权观测融合粒子滤波器》PDF+DOC
作者:李云,孙书利,郝钢
单位:华中科技大学
出版:《华中科技大学学报(自然科学版)》2019年第02期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHZLG2019020210
DOC编号:DOCHZLG2019020219
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《基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器》PDF+DOC2019年第03期 李云,孙书利,郝钢
《多传感器数据的准分层融合法》PDF+DOC1995年第05期 孙红岩,毛士艺
《加权观测融合非线性无迹卡尔曼滤波算法》PDF+DOC2011年第06期 郝钢,叶秀芬,陈亭
《多传感器分布式Kalman滤波融合算法》PDF+DOC1999年第02期 田继善,吴志勤,吴永杰,文成林
《推广的多传感器数据融合算法》PDF+DOC1997年第10期 唐雪梅,刘波
《推广的多传感器数据的分层融合算法》PDF+DOC1996年第01期 孙红岩,毛士艺
《一种具有渐进学习能力的融合方法》PDF+DOC2002年第10期 王军,苏剑波
《修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法》PDF+DOC2010年第06期 管旭军,芮国胜,张玉玲,周旭
《基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2010年第03期 荣健,乔文钊
《一种基于雷达和红外的粒子滤波融合跟踪方法》PDF+DOC2009年第12期 赵少锋,刘涛,李明
提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF),提出了一种具有普适性的加权观测融合粒子滤波器(WMF-PF).WMF-PF可处理带任何噪声统计的非线性系统融合问题.该算法可压缩多个传感器的观测信息,降低系统的计算负担,提高系统的实时性能.随着泰勒级数展开项的增加,WMF-PF渐近逼近集中式观测融合粒子滤波器(CMF-PF),因此该算法具有渐近的全局最优性.最后,通过两个仿真例子验证了该算法的有效性。
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