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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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作者

1 篇 hangyan guo
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1 篇 guo hangyan
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检索条件"主题词=Suboptimal fusion algorithm weighted by matrices"

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A Nonlinear suboptimal fusion algorithm weighted by matrices Based on LMI and NARX 43

A Nonlinear Suboptimal Fusion Algorithm Weighted by Matrices...

引用

43rd Chinese Control Conference (CCC)

作者： Guo, Hangyan Hao, Gang Heilongjiang Univ Elect Engn Inst Harbin 150080 Peoples R China Key Lab Informat Fus Estimat & Detect Harbin 150080 Peoples R China

ISBN: (纸本)9798350366907;9789887581581

In order to solve the fusion estimation problem of multi-sensor with unknown cross-covariance, an improved suboptimal fusion algorithm weighted by matrices is proposed for nonlinear systems. Firstly, for significance of linear minimum variance, the simplest constraints based on fusion weighted by matrices are derived by Shure complement theorem. These constraints can ensure the positive definiteness of the fusion estimate error covariance, and the consistency of the proposed suboptimal fusion estimation. Further, a suboptimal fusion estimation weighted by matrices is proposed based on linear matrix inequality (LMI). Considering the time-consuming problem in the optimization process of LMI algorithm and the complexity of the nonlinear system, the optimal value is obtained by the nonlinear auto-regressive neural network with exogenous input (NARX). Finally, a nonlinear suboptimal fusion algorithm weighted by matrices based on LMI and NARX is proposed in combination with the particle filter algorithm (PF).

关键词： suboptimal fusion algorithm weighted by matrices linear matrix inequality particle filter algorithm nonlinear auto-regressive neural network with exogenous input (NARX)

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A Nonlinear suboptimal fusion algorithm weighted by matrices Based on LMI and NARX

A Nonlinear Suboptimal Fusion Algorithm Weighted by Matrices...

引用

第43届中国控制会议

作者： Hangyan Guo Gang Hao Electronic Engineering Institute Heilongjiang University Key Laboratory of Information Fusion Estimation and Detection

ISBN: (数字)9789887581581

ISBN: (纸本)9798350366907

In order to solve the fusion estimation problem of multi-sensor with unknown cross-covariance,an improved suboptimal fusion algorithm weighted by matrices is proposed for nonlinear ***,for significance of linear minimum variance,the simplest constraints based on fusion weighted by matrices are derived by Shure complement *** constraints can ensure the positive definiteness of the fusion estimate error covariance,and the consistency of the proposed suboptimal fusion ***,a suboptimal fusion estimation weighted by matrices is proposed based on linear matrix inequality(LMI).Considering the time-consuming problem in the optimization process of LMI algorithm and the complexity of the nonlinear system,the optimal value is obtained by the nonlinear auto-regressive neural network with exogenous input(NARX).Finally,a nonlinear suboptimal fusion algorithm weighted by matrices based on LMI and NARX is proposed in combination with the particle filter algorithm(PF).

关键词： suboptimal fusion algorithm weighted by matrices linear matrix inequality particle filter algorithm nonlinear auto-regressive neural network with exogenous input(NARX)

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