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摘要:
本文提出了一种基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法.在由多传感器组成的分布式动态系统中,当对目标状态的所有观测值到来时,首先基于系统先前信息对该时刻目标状态进行预测估计,利用Kalman滤波器和各局部观测值依次对该时刻目标状态的估计值进行更新,从而得到该时刻目标状态基于全局信息的融合估计值.文中详细推证了融合算法的具体形式,并与传统的集中式数据融合算法在计算复杂度上进行了比较,计算机仿真表明该算法与传统的集中式算法对目标状态具有相同的估计精确度.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于分步式滤波的数据融合算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 多传感器系统 数据融合 分步式滤波 Kalman滤波
年,卷(期) 2004,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1264-1267
页数 4页 分类号 TN911.72
字数 3283字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.08.009
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 葛泉波 30 294 9.0 16.0
2 文成林 清华大学智能技术与系统国家重点实验室 10 221 7.0 10.0
3 吕冰 河南大学计算机与信息工程学院 10 115 4.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器系统
数据融合
分步式滤波
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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