【摘 要】
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针对雷达液位计在船舶液位测量过程中由于液位波动、外界干扰或者其它突发状况导致的测量结果出现偏差、收敛速度慢以及不稳定等问题,提出了-种扩展卡尔曼滤波和加权算法相结
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,同济大学交通运输工程学院
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划（2013AA12A206）
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针对雷达液位计在船舶液位测量过程中由于液位波动、外界干扰或者其它突发状况导致的测量结果出现偏差、收敛速度慢以及不稳定等问题,提出了-种扩展卡尔曼滤波和加权算法相结合的融合算法.首先,采用动力学原理,对雷达液位计的测量过程进行建模,并对其测量结果进行扩展卡尔曼滤波;其次,引入多传感器融合思想,对滤波后雷达液位计的测量值与经过低通滤波后压力传感器的测量值进行加权融合.然后,采用实际船舶上的水舱进行了实验.实验结果表明经过扩展卡尔曼滤波和多传感器融合后的液位值,能够具有更高的稳定性、可靠性和精度.
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