郭世伟
- 作品数：1 被引量：9H指数：1
- 供职机构：中国航空工业集团公司中国空空导弹研究院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法被引量：9
- 2014年
- 自学习最小二乘加权数据融合算法已被广泛地应用于融合多传感器系统中的量测信息。但是,通过深入的理论分析和实验仿真发现,自学习最小二乘加权数据融合算法在进行双传感器数据融合时具有较差的融合精度,同时该算法还具有较差的抗干扰性及稳定性。基于以上研究结果,提出了一种基于全局状态估计的多传感器加权数据融合算法,采用卡尔曼滤波的状态估计特性及相关历史信息,使得状态的估计值能够充分逼近真实值,从而使得算法具有较高的融合精度及抗干扰性。最后,Monte Carlo仿真结果显示,相比于已有算法,提出的算法在融合精度及抗干扰性方面具有明显地提高。
- 司迎利杨新宇陈勇向静波郭世伟
- 关键词：多传感器数据融合方差估计状态估计卡尔曼滤波
