基于异步多传感器采样量测的最优状态融合估计
针对一类异步多传感器采样系统,在对量测方程形式统一描述的基础上,给出以采样量测顺序为基准的序贯滤波算法的基本思想;为了避免现有右同步提升技术所可能引发的系统非因果这一重要问题,选择将融合周期内所有异步采样量测进行左同步提升,并发展了一种集中式最优状态融合估计算法,同时从理论上严格证明了基于左、右同步提升技术的融合估计算法在精度上的等价性;将三种融合估计算法对两个多速率采样系统进行仿真比较,在验证三种算法估计精度相同的同时,还对三种算法计算代价进行了分析和比较.相关结论对异步多传感器各最优状态估计融合算法的实际应用具有一定指导意义.
异步多传感器、数据融合、同步提升、Kalman滤波器
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TN911.72
国家自然科学基金60804064,60801048
2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1483-1488
