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基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计
基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计
作者:
周东华
文成林
原文服务方:
上海海事大学学报
强跟踪滤波器
融合估计
渐消因子
动态系统
Kalman滤波
摘要:
将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合,提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法.对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统,应用强跟踪滤波器,得到目标状态基于全局信息融合估计结果,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证.这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题,从而丰富和发展了多源信息融合理论.
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文献信息
篇名
基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态容错融合估计
来源期刊
上海海事大学学报
学科
关键词
强跟踪滤波器
融合估计
渐消因子
动态系统
Kalman滤波
年,卷(期)
2001,(3)
所属期刊栏目
容错控制
研究方向
页码范围
162-166
页数
5页
分类号
TP302.8
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9498.2001.03.039
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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被引次数
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1
周东华
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2966
27.0
50.0
2
文成林
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221
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研究主题发展历程
节点文献
强跟踪滤波器
融合估计
渐消因子
动态系统
Kalman滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海海事大学学报
主办单位:
上海海事大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1672-9498
CN:
31-1968/U
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1979-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
1795
总下载数(次)
0
总被引数(次)
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