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基于目标状态估计的信息融合算法研究
基于目标状态估计的信息融合算法研究
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引用
作者： 王华朋 西北工业大学
学位级别：硕士
本文系统研究了多传感器融合中的单目标状态估计问题,在此基础上提出了两种改进的融合算法。一种为基于模糊卡尔曼滤波的测量融合算法,该算法通过自适应模糊控制系统加权测量噪声和系统噪声,有效的控制了新息过程,克服了传统卡尔曼滤波... 详细信息
来源： 评论
基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究
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引用
系统仿真学报 2005年 第10期17卷 2447-2449页
作者： 马野 王孝通 戴耀 大连舰艇学院自动化系 大连116018
提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则,根据新息相关性,自适应调整测量噪声方差R,有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时,滤波器发散的现象。同时,利用Elman网络作为误差估计器,补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计... 详细信息
来源： 评论
一种基于组合导航系统的新融合滤波算法
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引用
飞行器测控学报 2003年 第2期22卷 58-62页
作者： 白宇骏 徐晓苏 刘国燕 东南大学仪器科学与工程系·南京·210096
本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统,提出了基于该系统的新信息融合方法,即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来.仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口,具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度.
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基于低成本组合导航定位系统的新融合滤波算法
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引用
中国惯性技术学报 2002年 第6期10卷 18-22页
作者： 白宇骏 徐晓苏 丁敏 东南大学仪器科学与工程系 南京210096
设计了一种可用于地面交通工具或机器人的低成本组合导航定位系统,提出了基于该系统的新信息融合方法,将模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明:模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口,具有比常规卡尔曼滤波算... 详细信息
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