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基于异步多传感器采样量测的最优状态融合估计
引用本文:邱爱兵,文成林,姜斌.基于异步多传感器采样量测的最优状态融合估计[J].电子学报,2010,38(7):1483-1488.
作者姓名:邱爱兵  文成林  姜斌
作者单位:1.南京航空航天大学自动化学院,江苏南京 210016; 2.杭州电子科技大学信息与控制所,浙江杭州 310018
摘    要:针对一类异步多传感器采样系统,在对量测方程形式统一描述的基础上,给出以采样量测顺序为基准的序贯滤波算法的基本思想;为了避免现有右同步提升技术所可能引发的系统非因果这一重要问题,选择将融合周期内所有异步采样量测进行左同步提升,并发展了一种集中式最优状态融合估计算法,同时从理论上严格证明了基于左、右同步提升技术的融合估计算法在精度上的等价性;将三种融合估计算法对两个多速率采样系统进行仿真比较,在验证三种算法估计精度相同的同时,还对三种算法计算代价进行了分析和比较.相关结论对异步多传感器各最优状态估计融合算法的实际应用具有一定指导意义.

关 键 词:异步多传感器  数据融合  同步提升  Kalman滤波器  
收稿时间:2009-5-20
修稿时间:2009-10-10

Optimal State Fusion Estimate Based on Asynchronous Multisensor Sampled Measurements
QIU Ai-bing,WEN Cheng-lin,JIANG Bin.Optimal State Fusion Estimate Based on Asynchronous Multisensor Sampled Measurements[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(7):1483-1488.
Authors:QIU Ai-bing  WEN Cheng-lin  JIANG Bin
Affiliation:1.College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Jiangsu 210016, China;2.Institute of Information and Control, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
Abstract:
Keywords:a synchronous multisensor  data fusion  synchronous lifting  Kalman filter  
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