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Fusion of Local Estimates for Multisensor Environment

机译：多传感器环境的局部估计的融合

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This paper deals with fusion of estimates of linear dynamic systems. A new fusion filter is proposed that uses optimal mean square combination of arbitrary number of local estimates. The proposed filter is tested and results produced are very close to optimal Kalman filter estimate. The main advantage of proposed filter is its parallel architecture that allows simultaneous processing of individual sensor measurements compared with optimal Kalman estimate requiring all measurements for estimation. The proposed filter is equally suited for centralized, hierarchical or distributed architectures and can produce well-timed results, eliminating the drawback of centralized data fusion systems.
机译：本文涉及线性动态系统估计的融合。提出了一种新的融合滤波器，该滤波器使用任意数量的局部估计的最优均方组合。测试了建议的滤波器，产生的结果非常接近最佳卡尔曼滤波器估计。所提出的滤波器的主要优点是其并行架构，与需要所有测量值进行估计的最佳卡尔曼估计值相比，它可以同时处理各个传感器的测量值。所提出的过滤器同样适用于集中式，分层或分布式架构，并且可以产生适时的结果，从而消除了集中式数据融合系统的缺点。

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