【摘 要】
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对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573132,61503127);黑龙江省省级自然科学基金(F2015014);黑龙江省普通高等学校长江学者后备支持计划(2013CJHB005);黑龙江省高等教育机构科技创新研究队伍(2012TD007);黑龙江大学电子工程重点实验室基金资助~~
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对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,结合无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter, UKF),提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器(WMF (Weighted measurement fusion)-UKF).与集中式融合UKF (CMF (Centralized measurement fusion)-UKF)相比,该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时,该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性.
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