作者：赵林,孙施浩,贾英民,解永春 单位：东北大学 出版：《控制与决策》2016年第01期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKZYC2016010050 DOC编号：DOCKZYC2016010059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多尺度数据融合算法概述》PDF+DOC2001年第06期 赵巍,潘泉,戴冠中,张洪才 《用小波变换的多分辨力滤波》PDF+DOC1995年第02期 洪浪 ,王俊仪 《乘用车发动机曲轴位置传感器的工作特性》PDF+DOC2012年第01期 史雷鸣,王志洪,宋向阳,潘海涛,邵毅明 《带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法》PDF+DOC2006年第03期 褚东升,赵爱美 《统计线性化无序量测更新算法》PDF+DOC2014年第09期 王炜,李丹,黄心汉 《基于线性融合模型的多传感器图像融合》PDF+DOC2005年第06期 佘二永,王润生 《基于小波神经网络的绝缘子泄漏电流监测装置的设计》PDF+DOC2012年第02期 刘章,蒋杰,罗日成,董世君 《基于无抽取Haar算法的实时卡尔曼滤波方法》PDF+DOC2011年第12期 谭平,蔡自兴 《多传感器航迹关联算法研究》PDF+DOC2010年第04期 李相平,章力强,应涛,韩红斌 《基于概率模型的多尺度图像融合算法》PDF+DOC2006年第19期 郭超,刘荣丽,史军杰,文成林

    • 研究一类基于小波变换的分布式信息一致滤波算法.首先，利用Haar小波变换建立目标状态及其观测在不同粗尺度下的系统模型；然后，基于该模型，在不同粗尺度上分别进行分布式信息一致滤波估计；最后，针对不同粗尺度估计，通过Haar小波逆变换重构最细尺度(初始尺度)目标状态的估计.仿真结果表明，所提出的算法可以有效提高分布式信息一致滤波算法的计算效率。

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