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多传感器分布式区间估计融合
1
作者
甘宇
朱允民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第6期879-884,891,共7页
考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些...
考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些情况下可以达到最优的估计性能 .最后采用计算机数值模拟 ,用以上方法得到的融合区间估计均优于每个传感器的区间估计的性能 .
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关键词
多传感器
分布式区间估计
数据融合
数据集
数据处理
线性无偏最小方差
估计
Gauss-Seidel迭代算法
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职称材料
题名
多传感器分布式区间估计融合
1
作者
甘宇
朱允民
机构
四川大学数学学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第6期879-884,891,共7页
基金
国家自然科学基金 (60 0 740 17)
国家攀登计划 (970 2 110 17)资助项目
文摘
考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些情况下可以达到最优的估计性能 .最后采用计算机数值模拟 ,用以上方法得到的融合区间估计均优于每个传感器的区间估计的性能 .
关键词
多传感器
分布式区间估计
数据融合
数据集
数据处理
线性无偏最小方差
估计
Gauss-Seidel迭代算法
Keywords
interval estimation
pivotal quantity
multisensor interval estimation fusion
linear unbiased minimum variance estimation
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多传感器分布式区间估计融合
甘宇
朱允民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
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