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將信號的多尺度分析方法與多傳感器數據融合技術相結合,基于某一尺度上給定的狀態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態系統,提出了一種新的基于Kalman 濾波的多尺度融合估計算法;在最細尺度上獲得了基于全局信息的融合估計值;計算機仿真驗證了算法的有效性.
關鍵詞: Kalman 濾波;多傳感器;分布式動態系統;融合估計
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
關鍵詞: Kalman 濾波;多傳感器;分布式動態系統;融合估計
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
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