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异步多速率传感器不完全观测信息融合算法
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP202[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]北京航空航天大学电子信息工程学院, [2]民航数据通信有限责任公司
  • 相关基金：国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA12A103);国家杰出青年科学基金资助项目(60625102);国家自然科学基金重点资助项目(60532030)
作者： 王媛媛[1], 张军[1], 朱衍波[2], 林熙[1]
关键词： 信息融合, 线性系统, 时变系统, 传感器, 异步多速率, 不完全观测, 卡尔曼滤波
中文摘要：

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器不完全观测理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器不完全观测的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统,进而利用改进的卡尔曼滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有观测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明该算法的融合效果优于任一单传感器卡尔曼滤波的效果.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
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