一类多速率动态系统的异步数据融合算法

施航; 闫莉萍; 刘宝生; 朱纪洪

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一类多速率动态系统的异步数据融合算法

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针对不同传感器以不同采样率、异步对同一目标进行观测的一类线性时不变动态系统,给出了一种有效的状态融合估计方法。利用该方法进行状态估计,首先根据多尺度系统理论,针对每一个传感器分别建立起相应的系统模型;然后利用Kalman滤波和有反馈分布式融合结构进行数据融合并给出状态估计。该方法避免了插值以及状态和观测的扩维,具有较好的实时性。理论分析和仿真结果均表明,融合估计结果在估计误差方差最小意义下,优于最高采样率的传感器Kalman滤波的结果,融合算法是有效的。

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来源
《红外与激光技术》 |2008年第4期|611-615|共5页
作者
施航; 闫莉萍; 刘宝生; 朱纪洪;
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作者单位

1. 清华大学计算机科学与技术系 2. 空军装备研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计、性能分析与综合;
关键词
数据融合; 状态估计; 多速率; Kalman滤波;

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