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题名单传感器多尺度状态融合估计算法
被引量：4
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作者
章涛
吴仁彪
李月敏
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机构
天津大学电子信息工程学院
中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2013年第8期971-976,共6页
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基金
国家科技支撑计划课题(2011BAH24B12)
国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(61079008)
+1 种基金
中国民航大学校内科研基金项目(09CAUC_E10)
中国民航大学科研启动基金(2011QD04S)资助
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文摘
该文在离散小波变换理论和动态多尺度系统理论的基础上,建立了一种基于单传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,对Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建多尺度Kalman滤波模型,充分利用状态估计和观测数据在不同尺度上的特征进行融合估计,获得了优于单尺度Kalman滤波及已有多尺度状态融合估计方法的处理效果。并利用Monte Carlo仿真验证该算法的有效性。
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关键词
动态多尺度系统
离散小波变换
状态融合估计
卡尔曼滤波
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Keywords
dynamic multi-scale system
Discrete Wavelet Transform
Fusion and Estimation
Kalman Filter
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名多分辨率传感器多尺度融合估计算法
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作者
进兵
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机构
上海航空电器有限公司
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出处
《电子质量》
2022年第1期4-8,共5页
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文摘
该文在基于信号统计特性的离散小波变换理论(DWT)和基于状态转移模型的动态多尺度系统理论(DMS)的基础上,提出了一种多分辨率传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,首先对不同分辨率传感器Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建统一的多尺度Kalman滤波模型,然后将不同分辨率传感器在同一尺度上获得的观测向量融合滤波,获得了优于已有多尺度状态融合估计方法的处理效果。并利用Monte Carlo仿真验证了该算法的有效性。
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关键词
动态多尺度系统
离散小波变换
状态融合估计
KALMAN滤波
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Keywords
dynamic multi-scale system
discrete wavelet transform
fusion and estimation
Kalman filter
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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