作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对于基于Kalman滤波的多传感器数据融合,有两种最优观测融合方法:第一种是集中式观测融合方法,它是通过增加观测向量的维数合并多传感器数据,而第二种是分布式观测融合方法,它是在线性最小方差准则下,通过加权合并多传感器数据,但观测向量维数不变.在数据融合所用的传感器带有相同观测阵的情形下,本文用Kalman证明了两种观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的Kalman估值器(滤波器,预报器,平滑器),信号估值器和白噪声估值器分别在数值上是相等的.在这种情形下,第二种方法不仅可给出像第一种方法一样的全局最优融合估计,而且可明显减小计算负担,便于实时应用.一个数值例子说明了其正确性.
推荐文章
海底观测站的两种发展模式
海底观测
光电缆组网
模式
SINS/GPS组合导航中两种惯导误差模型的等价性验证
组合导航
惯导工具误差
一阶惯性环节
扩展卡尔曼滤波
多个相关测量的融合算法及其最优性
多传感器测量融合
相关测量融合
数据融合
Kalman滤波
相关观测融合稳态Kalman滤波器及其最优性
传感器信息融合
观测融合
相关观测噪声
稳态Kalman滤波
最优性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 两种最优观测融合方法的功能等价性
来源期刊 控制理论与应用 学科 数学
关键词 多传感器数据融合 集中式观测融合 加权观测融合 Kalman滤波 功能等价性
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 319-323
页数 5页 分类号 O211
字数 4215字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2006.02.031
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 邓自立 黑龙江大学自动化系 194 1408 19.0 25.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (29)
同被引文献  (19)
二级引证文献  (90)
1988(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2008(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2009(9)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(3)
2010(17)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(12)
2011(19)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(15)
2012(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2013(22)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(19)
2014(10)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(9)
2015(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2017(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2018(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2019(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
多传感器数据融合
集中式观测融合
加权观测融合
Kalman滤波
功能等价性
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
论文1v1指导