【摘 要】
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针对常规卡尔曼滤波器在处理多传感器组合系统的数据时，存在计算量大和故障数据相互污染的问题，提出了一种应用联合卡尔曼滤波技术进行多传感器信息融合，以求得参数最优估计的方
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针对常规卡尔曼滤波器在处理多传感器组合系统的数据时，存在计算量大和故障数据相互污染的问题，提出了一种应用联合卡尔曼滤波技术进行多传感器信息融合，以求得参数最优估计的方法。文中首先对联合卡尔曼滤波的基本原理和４种主要结构方式进行了论述和分析，然后给出了融合算法的实现，最后以多传感器组合导航系统为例，对其进行计算机仿真。结果表明：该方法可有效提高计算的精度和可靠性，具有较好的容错性和环境适应性，有较高的工程实用价值。
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