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多传感器次优Kalman滤波器及其融合效果评价 被引量:2

Efficiency Evaluation of the Sub-Optimal Fusion Algorithm
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摘要 给出一种简单有效的次优Kalman滤波融合算法,用相对误差协方差矩阵和绝对误差均值等量化指标分析了融合算法的有效性,并用计算机仿真结果对融合效果做进一步验证. In this paper we develop a simple and efficient multi-sensor distributed sub-optimal fusion algorithm, using the relative error covariance matrix and the absolute mean error to evaluate the sub-optimal fusion algorithm. The result of the analysis illustrates the efficiency of the sub-optimal algorithm.
出处 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期47-51,共5页 Journal of Henan University:Natural Science
基金 国家自然科学基金项目(60374020) 河南省杰出青年科学基金项目(0312001900) 河南省高校杰出科研人才创新工程项目(2002KYCX007)
关键词 数据融合 次优融合算法 相对误差协方差矩阵 KALMAN滤波 data fusion Kalman filter sub-optimal fusion algorithm relative error covariance matrix
  • 相关文献

参考文献7

  • 1Brown C, Durrant-Whyte H, Leonard J, et al. Centralized and decentralized Kalman filter teachniques for tracking, navigation, and control [J]. In Proceedings of the Defense Advanced Research Projects Agency IU Workshop, Palo Alto, CA,1989:651-675.
  • 2Durrant-Whyte H F, Rao B Y S, Hu H. Toward a fully decentralized architechure for multi-sensor data fusion [J]. In Proceeding of IEEE International, OH,1990:1331-1336.
  • 3Wen Chenglin, Pan Quan, Zhang Hongcai Dai Guanzhong, Multi-sensor single model multiscale fusion [J]. Control theory and applications, 2000, 17(6), 841-846.
  • 4文成林.多传感器单模型动态系统多尺度数据融合[J].电子学报,2001,29(3):341-345. 被引量:18
  • 5周福娜,周梅,文成林.多传感器数据融合效果分析[J].河南大学学报(自然科学版),2003,33(2):33-36. 被引量:14
  • 6Eric Miller, A S Willsky. A multiscale approach to sensor fusion and the solution of linear inverse problems [J]. Applied and computational Harmonic analysis,1995,2 :127-147,1995.
  • 7邓自立 祁荣宾.多传感器信息融合次优稳态Kalman滤波器[J].中国学术期刊文摘(科技快报),2000,6(2):183-184.

二级参考文献15

  • 1孙红岩,毛士艺.推广的多传感器数据的分层融合算法[J].北京航空航天大学学报,1996,22(1):16-20. 被引量:6
  • 2孙红岩,毛士艺,林品兴.多传感器数据分层融合的性质[J].电子学报,1996,24(6):55-61. 被引量:29
  • 3文成林.多尺度估计理论及方法研究(博士论文)[M].西安,西北工业大学,1999,10..
  • 4崔宁周.多传感数据融合--信号检测与目标跟踪(博士论文)[M].西安:西安电子科技大学,1995..
  • 5陈新海.最佳估计理论[M].北京:北京航空学院出版社,1987..
  • 6Wen Chenglin, Pan Quan, Zhang Hongcai, Dai Guanzhong. Multi - sensor single model multiscale fusion[ J ]. Control theory and applications, 2000, 17(6) :841 - 846.
  • 7文成林,博士学位论文,1999年
  • 8崔宁周,博士学位论文,1995年
  • 9Lang Hong,IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1992年,28卷,4期,1144页
  • 10周宏仁,机动目标跟踪,1991年

共引文献40

同被引文献28

  • 1常建平.多雷达跟踪网数据融合算法的研究[J].南京航空航天大学学报,1995,27(5):641-649. 被引量:9
  • 2Valet L,Mauris G,Bolon Ph.A Statistical Overview of Recent Literature in Information Fusion[J].IEEE AESS System Mugazine.2001,37(3):7-14.
  • 3斯通·科温·霍夫曼.用于舰艇的多目标多传感器数据融合技术.情报指挥控制系统与仿真技术,1999,18(5):43-48.
  • 4Hong L.Centralized and Distributed Multisensor Intergration with Uncertain ties in Communication networks[J].IEEE Trans.On AES,1991,27(2):370-379.
  • 5Shalom Y B.Comparison of Two-sensor Tracking Methods based on State Vector Fusion and Measurement Fusion[J].IEEE Trans.On AES,1988,24(4):447-457.
  • 6Vershini Y A. A Data Fusion Algorithm for Multi -sensor System[ C]// Proceedings of the Fifth International Conference On Information Fusion. 2002:341 -345.
  • 7Zhang Lei, Pan Quan, Bao Paul. The Discrete Kalman Filtering of a Class of Dynamic Multi -scale System[ J]. IEEE Transaction on circuits and system II: Analog and Digital Signals Processing, 2002,49(10):668-676.
  • 8文成林,周东华,潘泉,张洪才.多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合[J].自动化学报,2001,27(2):158-165. 被引量:24
  • 9赵巍,潘泉,戴冠中,张洪才.多尺度数据融合算法概述[J].系统工程与电子技术,2001,23(6):66-69. 被引量:5
  • 10刘兴.多传感器数据融合的实现技术[J].电子学报,2001,29(9):1240-1242. 被引量:9

引证文献2

二级引证文献1

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