| 基于模糊卡尔曼滤波的信息融合算法 |
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| 引用本文： | 王华朋,裴承鸣,钟雄虎,李少伟. 基于模糊卡尔曼滤波的信息融合算法[J]. 计算机测量与控制, 2006, 14(9): 1230-1232 |
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| 作者姓名： | 王华朋 裴承鸣 钟雄虎 李少伟 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,数据处理中心,陕西,西安,710072;西北工业大学,数据处理中心,陕西,西安,710072;西北工业大学,数据处理中心,陕西,西安,710072;西北工业大学,数据处理中心,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 应用自适应模糊逻辑系统（AFLS）原理，研究了一种基于卡尔曼滤波器的信息融合算法；AFLS通过在线监视融合数据新息是否为零均值白噪音，然后根据模糊规则调整融合滤波器的指数加权值，从而保证了滤波器的最优估计性能；仿真结果证明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力，能有效跟踪研究对象的状态变化。
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| 关 键 词： | 信息融合 模糊加权 自适应模糊逻辑系统 卡尔曼滤波 |
| 文章编号： | 1671-4598（2006）09-1230-03 |
| 收稿时间： | 2005-12-10 |
| 修稿时间： | 2006-01-05 |
Information Fusion Algorithm Based on Fuzzy Kalman Filter |
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| Wang Huapeng,Pei Chengming,Zhong Xionghu,Li Shaowei. Information Fusion Algorithm Based on Fuzzy Kalman Filter[J]. Computer Measurement & Control, 2006, 14(9): 1230-1232 |
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| Authors: | Wang Huapeng Pei Chengming Zhong Xionghu Li Shaowei |
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| Abstract: | A efficient information fusion algorithm is presented using adaptive fuzzy logic system (AFLS) to tune the Kalman filter. Through monitoring the innovation of data to be fused on real time, Kalman filter is adopted by exponential weighting according to the fuzzy rules to get the optimal state estimation. Simulation result indicates that the algorithm is efficiency under high noise circumstance and can track the variance of state. |
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| Keywords: | information fusion fuzzy weighting adaptive fuzzy logic system Kalman filter |
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