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摘要:
基于不同传感器以不同采样率对同一目标状态进行观测的多传感器单模型动态系统,该文提出了一种状态融合估计算法.不同传感器之间采样率之比可以是正有理数.该算法不仅具有好的实时性,而且在线性最小方差意义下是最优的.进一步可以证明:融合多个传感器获得的最高采样率下状态的估计值优于单传感器的估计结果,而减少任何一个传感器的信息所获得的估计值的误差协方差都将增大.仿真结果验证了算法的可行性与有效性.
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文献信息
篇名 一类多速率多传感器系统的状态融合估计算法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 数据融合 多速率 状态估计 Kalman滤波
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 443-446
页数 4页 分类号 TP391
字数 4002字 语种 中文
DOI
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 周东华 清华大学自动化系 152 2966 27.0 50.0
2 文成林 杭州电子科技大学自动化学院 106 1053 17.0 28.0
3 闫莉萍 清华大学自动化系 10 218 5.0 10.0
4 刘宝生 清华大学自动化系 10 218 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据融合
多速率
状态估计
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
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
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
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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