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摘要:
多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视.本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统,分别给出了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,在线性最小方差意义上均是最优的.但对于工程实际问题,分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势.文中举例验证了这2种融合算法的有效性.
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多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法
多传感器
融合算法
带乘性噪声系统
逆向滤波
反褶积
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广义系统
乘性噪声
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法
来源期刊 青岛海洋大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 带乘性噪声系统 多传感器 集中式 分布式 融合算法 最优滤波
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 771-776
页数 6页 分类号 TP13
字数 3090字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-5174.2003.05.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张玲 中国海洋大学工程学院 35 200 7.0 12.0
2 褚东升 中国海洋大学工程学院 37 134 6.0 10.0
3 梁猛 中国海洋大学工程学院 2 15 1.0 2.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
带乘性噪声系统
多传感器
集中式
分布式
融合算法
最优滤波
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
中国海洋大学学报(自然科学版)
月刊
1672-5174
37-1414/P
大16开
青岛市松岭路238号
24-31
1959
chi
出版文献量(篇)
4553
总下载数(次)
21
总被引数(次)
47584
相关基金
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
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