在许多实际应用中，为了获得精度更高的系统状态估值器，多传感器最优信息融合Kalman滤波理论和方法被广泛应用。但经典Kalman滤波只适......

多传感器信息融合是一门新兴的多学科交叉的边缘学科，目的是如何组合局部观测或局部状态估值器得到一个全局的融合的状态估值器，它的......

针对正电子发射断层成像重建过程中存在的系统模型误差和投影数据不确定性,提出了基于状态空间体系的鲁棒自适应Kalman滤波法。该......

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型,然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模......

针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点，研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法，并将其应用于水下被动目标跟......

针对纯方位被动目标跟踪中 ,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散 ,而导致滤波精度很差 ,该文提出了一种直角坐标系下的自适应......

随着带宽的增加和环路距离的减小，串音（Crosstalk）已经成为VDSL2系统中的主要干扰因素。介绍了目前ITU-T提出的几种主流的针对串音问......

收稿日期：2013-07-02　　作者简介：王世峰（1971—），男，湖南常德人，讲师，硕士，研究方向：电子与通信工程。　　通讯联系人，E-mail：hngy-wsf@qq.co......

针对带不确定模型参数和噪声方差的线性离散多传感器系统,基于极大极小鲁棒估值原理,该文提出一种鲁棒协方差交叉(CI)融合稳态Kalm......

对于有模型误差的惯导系统 ,采用常规卡尔曼滤波会导致较大的状态估计误差 ,甚至使滤波器发散。可采用自适应卡尔曼滤波算法 ,通过......

机动目标状态估计中的一个主要问题是：目标运动的突变性导致状态噪声无法进行统计预测。传统的EKF将噪声看成是高斯白噪声有着本质......

设计了卡尔曼滤波器用于消除GPS测量中由于设备自身产生的热噪声,提出了一种消除模型误差的自适应卡尔曼滤波与GPS单点定位结合的......

采用虚拟噪声补偿模型误差和有偏的噪声方差估值器、滤波器收敛性判据相结合的方法来解决自适应Kalman滤波发散的问题。首先若模型......