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將信號(hào)的多尺度分析方法與多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)相結(jié)合,基于某一尺度上給定的狀態(tài)模型和在不同尺度上擁有不同采樣率的多傳感器分布式動(dòng)態(tài)系統(tǒng),提出了一種新的基于Kalman 濾波的多尺度融合估計(jì)算法;在最細(xì)尺度上獲得了基于全局信息的融合估計(jì)值;計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了算法的有效性.
關(guān)鍵詞: Kalman 濾波;多傳感器;分布式動(dòng)態(tài)系統(tǒng);融合估計(jì)
Abstract : By combining the model- based multiscale analysis with multisensor data fusion techniques , based on a state model given at a certain scale and multisensor distributing dynamic models , we proposed a new algorithm on multiscale fusion estimation. Finally , we achieved the final fusion estimation of the finest scale based on the entire information. Monte Carlo simulations are performed , and the results show the efficiency of our new algorithm.
Key words : Kalman filtering ; multisensor ; distributing dynamic system; fusion estimation
關(guān)鍵詞: Kalman 濾波;多傳感器;分布式動(dòng)態(tài)系統(tǒng);融合估計(jì)
Abstract : By combining the model- based multiscale analysis with multisensor data fusion techniques , based on a state model given at a certain scale and multisensor distributing dynamic models , we proposed a new algorithm on multiscale fusion estimation. Finally , we achieved the final fusion estimation of the finest scale based on the entire information. Monte Carlo simulations are performed , and the results show the efficiency of our new algorithm.
Key words : Kalman filtering ; multisensor ; distributing dynamic system; fusion estimation
多尺度
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