两种最优观测融合方法的功能等价性
【摘要】：对于基于K alm an滤波的多传感器数据融合,有两种最优观测融合方法:第一种是集中式观测融合方法,它是通过增加观测向量的维数合并多传感器数据,而第二种是分布式观测融合方法,它是在线性最小方差准则下,通过加权合并多传感器数据,但观测向量维数不变.在数据融合所用的传感器带有相同观测阵的情形下,本文用K alm an证明了两种观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的K alm an估值器(滤波器,预报器,平滑器),信号估值器和白噪声估值器分别在数值上是相等的.在这种情形下,第二种方法不仅可给出像第一种方法一样的全局最优融合估计,而且可明显减小计算负担,便于实时应用.一个数值例子说明了其正确
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唐文彬，郝重阳;一种多传感器数据融合目标识别新方法[J];传感器技术;1998年03期 |
| 2 |
聂伟,王祁,孙圣和;分布式多传感器检测系统时间序列数据融合算法研究[J];控制理论与应用;1999年02期 |
| 3 |
张兆礼,王祁,孙圣和;无损检测中基于模糊逻辑的多传感器数据融合(英文)[J];控制理论与应用;1999年06期 |
| 4 |
王世明,李天石,王孙安;电液伺服系统中的多传感器数据融合技术[J];机床与液压;2000年01期 |
| 5 |
王敏,王万俊,熊春山,黄心汉;基于多传感器数据融合的故障诊断技术[J];华中科技大学学报;2001年02期 |
| 6 |
王志武,丁国清,颜国正,林良明;多传感器数据融合在切割机器人系统中的应用[J];上海交通大学学报;2002年07期 |
| 7 |
何佳洲;陈世福;;一种基于Web的多传感器数据融合系统模型[J];计算机科学;2002年01期 |
| 8 |
张森,王满林;证据理论在多传感器数据融合中的应用[J];四川兵工学报;2005年01期 |
| 9 |
刘海燕;赵宗贵;巴宏欣;;一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2005年06期 |
| 10 |
;传感器及传感器数据融合、变送器[J];电子科技文摘;2006年04期 |
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