| 基于多传感器数据融合的鲁棒自适应滤波算法 |
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| 引用本文： | 程建兴,史仪凯. 基于多传感器数据融合的鲁棒自适应滤波算法[J]. 自动化仪表, 2008, 29(6): 65-67 |
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| 作者姓名： | 程建兴 史仪凯 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学机电学院,陕西西安,710072;仲恺农业技术学院机电工程系,广东广州,510235
2. 西北工业大学机电学院,陕西西安,710072 |
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| 基金项目： | 广东省森林土壤墒情自动监测和预报系统研究项目 |
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| 摘 要： | 针对具有多传感器量测的动态系统状态有效估计的问题,给出了一种基于多传感器数据融合的鲁棒自适应滤波算法.引入了虚拟量测的概念,实现对于量测数据的预处理,依据模糊集合理论中隶属度的性质定义了一种无需门限设定的数据间置信度函数,以充分提取于测量数据中互补和冗余信息.最后结合卡尔曼滤波中的贝叶斯递推估计原理,完成对于量测方差的在线自适应估计,进而提高了系统状态的滤波精度,并通过计算机仿真验证了算法的有效性.
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| 关 键 词： | 数据融合 虚拟量测 隶属度 置信度函数 自适应滤波 贝叶斯估计 多传感器 数据融合 鲁棒自适应 滤波算法 Data Fusion Based Filtering Algorithm 有效性 仿真验证 计算机 精度 估计原理 在线自适应 方差 递推 贝叶斯 卡尔曼滤波 结合 冗余信息 互补 |
A Robust Self-adaptive Filtering Algorithm Based on Multi-sensor Data Fusion |
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| Cheng Jianxing,Shi Yikai. A Robust Self-adaptive Filtering Algorithm Based on Multi-sensor Data Fusion[J]. Process Automation Instrumentation, 2008, 29(6): 65-67 |
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| Authors: | Cheng Jianxing Shi Yikai |
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