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摘要:
针对分布式多传感器数据融合系统,提出了一种多传感器异步航迹融合算法.现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器,要求噪声方差已知,并且假定各传感器同步采样,不考虑通信延迟.本文在分布式处理的模式下,基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法.仿真实验结果表明,这种融合算法是有效的,算法接近集中式融合算法的精度.
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扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计
航迹融合
一种基于噪声方差未知情况下的航迹融合方法
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无重置式联邦Kalman滤波
多种异类传感器联合跟踪的异步航迹融合算法
异类传感器
目标跟踪
数据压缩
扩展卡尔曼滤波
分布式异步融合
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 航迹融合噪声方差未知扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 传感器信号处理
研究方向 页码范围 2031-2034
页数 4页 分类号 TN957|TP212
字数 2814字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2008.12.016
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 徐毓 75 470 12.0 16.0
2 赵威 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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航迹融合噪声方差未知扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
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6772
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