| 基于AFKF的多传感器加权融合算法 |
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| 引用本文： | 周少伟,李洲洋,雷少坤.基于AFKF的多传感器加权融合算法[J].中国制造业信息化,2013,42(8):64-67. |
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| 作者姓名： | 周少伟 李洲洋 雷少坤 |
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| 作者单位： | 西北工业大学机电学院,陕西西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，西北工业大学研究生创业种子基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为实现对被测物体在匀速、匀加速以及变加速运动状态下的动态位置进行精确测量,提出一种基于自适应渐消卡尔曼滤波的多传感器加权融合算法,将各子传感器测量数据进行自适应渐消卡尔曼滤波,并由获得的均方误差阵实时为位置测量的估计值自适应分配权重,最终进行加权融合。通过算法的实例应用验证,与传统的MSIF-SKF算法相比,该算法具有更高的动态位置检测精度。
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| 关 键 词： | 多传感器 加权融合 自适应渐消因子 卡尔曼滤波 |
The Weighted Fusion Algorithm of Multi-sensor Information Based on Adaptive Fading Kalman Filter |
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| ZHOU Shaowei
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LI Zhouyang
,
LEI Shaokun.The Weighted Fusion Algorithm of Multi-sensor Information Based on Adaptive Fading Kalman Filter[J].Manufacture Information Engineering of China,2013,42(8):64-67. |
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| Authors: | ZHOU Shaowei LI Zhouyang LEI Shaokun |
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| Affiliation: | (Northwestern Polytechnical University,Shaanxi Xi’an,710072,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Multi-sensor Weighted Fusion Adaptive Fade Factor Kalman Filter |
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