位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于量测自适应辨识的多传感器数据融合算法
  • ISSN号：1000-9787
  • 期刊名称：传感器与微系统
  • 时间：0
  • 页码：146-149
  • 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]河南大学图像处理与模式识别研究所 河南大学基础实验教学中心
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(60972119,60974062)
  • 相关项目：粒子滤波在复杂系统模型辨识与状态估计中的应用研究
作者： 胡振涛|贾培燕|付春玲|杜海顺|
关键词： 多传感器信息融合, 量测不确定, Kalman滤波, 置信距离
中文摘要：

针对量测不确定条件下多传感器量测数据的合理利用和有效融合问题,提出了一种量测不确定下多传感器量测自适应数据融合算法。算法实现中考虑到传感器量测受扰动影响的具体情况,通过单个传感器的量测似然度的求解确认等效量测,并利用传感器量测数据间统计距离的构建完成对等效量测优化,进而实现不含扰动影响传感器量测数据的合理选择和融合。理论分析和仿真实验验证结果表明:新算法不仅有效改善扰动对于滤波精度的不利影响,并且相对于分布式融合方式降低计算复杂度。

同期刊论文项目
多自治网络系统中无人设备的故障检测与隔离方法研究
期刊论文 30 会议论文 2 获奖 4
粒子滤波在复杂系统模型辨识与状态估计中的应用研究
期刊论文 30 会议论文 5 获奖 4
同项目期刊论文
基于电力载波的以太家庭网络通信系统研究
基于IMM 多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法传感器顺序粒
一种欠量测系统传感器故障检测与隔离方法
A Hybrid System Approach to Robust Fault Detection
多传感器故障检测与隔离的残差产生器
基于改进D-S证据理论的小电流接地系统故障选线
有效值多功能数字表的一种实现方法
多传感器空间几何理论算法设计
基于几何理论的噪声干扰系统故障诊断与隔离方法研究
基于测量分量加权融合的GPS/ SINS船舶组合导航算法
一种改进的可变学习速率的BP 神经网络算法
多传感器故障检测与隔离的残差产生器设计方法研究
过驱动系统故障检测与隔离方法研究
多传感器故障检测与隔离算法
一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法
多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法
Adaptive multi-feature tracking in particle swarm optimization
基于模糊支持度采样的粒子滤波算法
基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法
一种新的多速率采样系统快速率故障检测设计方法
基于IMM多传感器顺序粒子滤波跟踪机动目标算法
基于粒子优化的多模型粒子滤波算法
Robust Object Tracking by Particle Filter with Scale Invariant Features
Maneuvering target tracking algorithm based on multiple model Rao-Blackwellised particle filter
A Novel Particle Filter Based on Two Stage Prediction Update
量测不确定下多传感器交互式多模型自适应滤波算法
一种载频信息未知的目标方位估计快速算法
基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪
Maneuvering Multi-target Tracking Algorithm Based on Modified Generalized Probabilistic Data Associa
基于多传感器粒子权重优化的两级Rao-Blackwellized粒子滤波算法
量测不确定下多传感器一致性数据融合算法
Average weight optimization RBPF method for target tracking in multi-sensor observation
不完全量测下具有估计误差协方差约束的传感器精度确界算法
基于RB粒子滤波的多传感器目标跟踪融合算法
Multi-sensor cost reference particle filtering algorithm based on consistency weight fusion
多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法
Multi-sensor adaptive filtering algorithm in measurement uncertainty
阵元非均匀高斯白噪声背景下的近场声源定位研究
基于模糊支持度采样的粒子滤波算法
量测不确定条件下多传感器自适应粒子滤波算法
Adaptive Multi-Feature Tracking in a Particle Swarm Optimization based Particle Filter Framework
宽带最大似然方位估计快速算法水池实验研究
基于泛化傅里叶描述子的运动目标检测
A novel maneuvering multi-target tracking algorithm based on multiple model particle filter in clutt
期刊信息
  • 《传感器与微系统》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
  • 主编：吴亚林
  • 地址：哈尔滨市南岗区一曼街29号四十九所
  • 邮编：150001
  • 邮箱：st_chinasensor@126.com
  • 电话：0451-82510965
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-9787
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1537/TN
  • 邮发代号:14-203
  • 获奖情况:
  • 获全国优秀科技期刊三等奖,获1996年度黑龙江省科技期刊评比，优秀科技期刊壹等奖,获《CAJ-CD》执行优秀奖,获信息产业部2001-2002年度电子科技期刊规范化奖,获信息产业部2003-2004年度优秀电子科技期刊奖,获信息产业部2005-2006年度优秀电子科技期刊奖,获工业和信息化部2007-2008年度电子精品科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）
  • 被引量:10819