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一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波
一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波
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一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波
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一类噪声相关系统的新型序贯融合滤波
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一类噪声相关系统的新型序贯融合滤波
基于噪声估计的网络多传感器系统顺序融合滤波
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在网络化多传感器系统中,由于各个传感器采集到的量测信息在经网络向融合中心传递的过程中,常会出现各种随时间变化的连续现象,而处理该类系统融合简化问题的现有方法又大都难以实现校正过程实时性与校正精度最佳性的共赢。变量,此处在线性最小均方误差意义下,利用不同时刻状态间的递推关系和噪声估计方法,提出了一种实时,递归归零,最优的序贯式融合滤波器。首先利用状态间的递推关系,将不同时刻得到的量测信息转化为当前状
网络化多传感器系统的序贯式融合滤波——基于噪声估计方法
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在网络化多传感器系统中,由于各传感器采集到的量测信息在经网络向融合中心传递的过程中,常会出现各种随时间变化的延迟现象,而处理该类系统融合滤波问题的现有方法又大都难以实现滤波过程实时性与滤波精度最优性的共赢.为此,本文在线性最小均方误差意义下,利用不同时刻状态间的递推关系和噪声估计方法,提出了一种实时、递归、最优的序贯式融合滤波器.首先利用状态间的递推关系,将不同时刻得到的量测信息转化为当前状态的伪
多传感器系统的顺序融合有限水平H∞滤波
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与集中式和分布式融合滤波器的尺寸,序贯式融合滤波器的尺寸和精度,以及在对测量值即达到即转换,部分测量值缺失等方面都具有补偿,自适应性和实时性等特点。因此,本文针对一类噪声能量有界的多传感器动态系统,称为了一种序贯式融合有限域H1滤波器。首先,利用测量值扩展维的方法,称为一种集中式融合有限域H∞滤波器;然后,利用H∞滤波的性能指标与二次型不等式之间,以及希尔伯特空间二次型的稳定点与Krein空间正交
论文研究-多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法.pdf
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当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法,构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计,并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正,有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力;在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上,设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构,并给出了融合各
噪声相关多传感器系统的微观EKF融合算法
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带乘性噪声广义系统多传感器最优滤波融合算法* (2010年)
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研究带乘性噪声广义系统的多传感器信息融合状态估计问题。在系统正则的假设条件下,通过受限等价变换将广义系统变换为2个降阶子系统,进而将针对原系统的信息融合状态估计转化为2个耦合的非广义子系统的多传感器信息融合状态估计,然后分别推导出集中式与分布式滤波融合算法,这2种算法在数学上完全等价,均在线性最小方差意义下最优。考虑到分布式滤波融合算法的优点,重点讨论了该算法,仿真实验验证了该融合算法的有效性。
具有相关噪声的加权测量融合白噪声反卷积滤波器在多传感器随机系统中的应用
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对于具有不同测量矩阵和相关噪声的多传感器线性离散时不变随机控制系统,在噪声输入矩阵为全列秩的条件下,采用线性最小方差准则给出了集中式测量融合白噪声估计量。 由于具有高维扩展的测量矩阵,它们具有昂贵的计算负担。 为了减轻计算负担,提出了加权测量融合白噪声估计器。 证明了加权测量融合白噪声估计器具有与集中式测量融合白噪声估计器相同的精度,因此具有全局最优性。 它可以应用于石油地震勘探中的信号处理。 B
序贯滤波(sequential Kalman filter)+ MATLAB程序(简化版sins与gnss融合)
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论文研究-六维力传感器下E膜小生境野草EKF滤波研究.pdf
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为减小噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,同时解决因主振型信息缺失导致扩展Kalman滤波器难以获得最优系统估计的问题,提出一种基于小生境野草算法优化的扩展卡尔曼滤波(NIWO-EKF)算法。算法根据正弦激励力...
用于传感器融合课程的高级卡尔曼滤波仿真环境___下载.zip
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具有相关噪声的随机不确定系统的多传感器信息融合估计
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研究了多传感器随机不确定系统的信息融合估计问题与相关的噪音。 存在由相关乘性噪声引起的随机不确定性在状态和观察矩阵中。 过程噪声和观察噪声是一步自动相关和两步交叉相关。 虽然观察到的噪音不同传感器是一步关联的。 最佳的集中式融合滤波器,预测器和平滑器是在线性最小方差意义上提出了一种创新的分析方法。 为了增强鲁棒性和灵活性,提出了一种分布式融合滤波器,它需要对滤波进行计算两个局部滤波器之间的误差互协
多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法 (2014年)
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在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上,设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构,并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为...
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基于N-P准则的多传感器信息融合
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针对非合作目标跟踪问题,为解决无线传感器网络有限带宽和相关噪声造成的精度影响,在集中式融合框架下提出了三种基于量化信息的目标跟踪算法。首先,局部传感器节点采用自适应的量化策略将观测值量化成消息,并发送...
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