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相关测量噪声的多传感器最优融合状态估计
被引量:
5
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作者
金学波
孙优贤
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期60-64,共5页
当检测环境中有一个统一的噪声源时,各个传感器的测量噪声是相关的.许多算法都假设各个传感器的测量噪声是不相关的,因为这是保证测量噪声方差矩阵平行解耦的必要条件.基于矩阵相似变换的理论,提出了一种使多传感器相关测量噪声方差矩...
当检测环境中有一个统一的噪声源时,各个传感器的测量噪声是相关的.许多算法都假设各个传感器的测量噪声是不相关的,因为这是保证测量噪声方差矩阵平行解耦的必要条件.基于矩阵相似变换的理论,提出了一种使多传感器相关测量噪声方差矩阵解耦的方法,该方法使多传感器数据融合测量模型转化成测量噪声不相关的新模型,推导了存在相关测量噪声的多传感器数据融合最优状态估计算法.当测量噪声不相关时,算法与以往的具有不相关噪声的最优算法相同.
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关键词
数据融合
相关测量噪声
多传感器
最优融合状态估计
方差矩阵
平行解耦
信号估计
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职称材料
题名
相关测量噪声的多传感器最优融合状态估计
被引量:
5
1
作者
金学波
孙优贤
机构
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期60-64,共5页
文摘
当检测环境中有一个统一的噪声源时,各个传感器的测量噪声是相关的.许多算法都假设各个传感器的测量噪声是不相关的,因为这是保证测量噪声方差矩阵平行解耦的必要条件.基于矩阵相似变换的理论,提出了一种使多传感器相关测量噪声方差矩阵解耦的方法,该方法使多传感器数据融合测量模型转化成测量噪声不相关的新模型,推导了存在相关测量噪声的多传感器数据融合最优状态估计算法.当测量噪声不相关时,算法与以往的具有不相关噪声的最优算法相同.
关键词
数据融合
相关测量噪声
多传感器
最优融合状态估计
方差矩阵
平行解耦
信号估计
Keywords
data fusion
state estimation
correlated measurement noise
Kalman filter
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
相关测量噪声的多传感器最优融合状态估计
金学波
孙优贤
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
5
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