【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,传统的单传感器线性滤波算法已经不再满足要求,人们更加重视基于实际的多传感器非线性系统的应用。实际系统中经常会表现出非线性、数据丢包乱序、噪声相关和由于传感器过多而导致的系统运行缓慢等现象。这些现象会导致多传感器非线性系统在滤波结算过程中出现大的估计误差,甚至出现滤波发散等问题。因此,带有相关噪声和丢失观测的非线性多传感器系统融合估计问题成为了估计领域中热点研究问题之一。本文
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随着科学技术的不断发展,传统的单传感器线性滤波算法已经不再满足要求,人们更加重视基于实际的多传感器非线性系统的应用。实际系统中经常会表现出非线性、数据丢包乱序、噪声相关和由于传感器过多而导致的系统运行缓慢等现象。这些现象会导致多传感器非线性系统在滤波结算过程中出现大的估计误差,甚至出现滤波发散等问题。因此,带有相关噪声和丢失观测的非线性多传感器系统融合估计问题成为了估计领域中热点研究问题之一。本文首先对三种经典的非线性滤波算法进行阐述并给出仿真分析。接着,分别使用解相关方法和量测信息扩充方法,处理了系统噪声与观测噪声之间相关性问题,以及观测噪声自身之间的一步相关性问题。接下来,针对数据丢包问题以及量测数据乱序问题,提出了均值法和最邻近值法。最后,结合Taylor级数,提出了非线性系统加权观测融合算法。本文将所研究算法应用于超宽带室内定位系统中,通过实际应用验证了算法的可行性与有效性。
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