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多传感器自适应滤波融合算法

高嵩 潘泉 肖秦琨 ChenXiang

高嵩, 潘泉, 肖秦琨, ChenXiang. 多传感器自适应滤波融合算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(8): 1901-1904. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00056
引用本文: 高嵩, 潘泉, 肖秦琨, ChenXiang. 多传感器自适应滤波融合算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(8): 1901-1904. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00056
Gao Song, Pan Quan, Xiao Qin-kun, Chen Xiang. Multi-Sensor Adaptive Filter Data Fusion Algorithm[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(8): 1901-1904. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00056
Citation: Gao Song, Pan Quan, Xiao Qin-kun, Chen Xiang. Multi-Sensor Adaptive Filter Data Fusion Algorithm[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(8): 1901-1904. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00056

多传感器自适应滤波融合算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00056
基金项目: 

国家自然科学基金重点项目(60634030)和国家留学基金项目(留金出[2005]3069号)资助课题

Multi-Sensor Adaptive Filter Data Fusion Algorithm

  • 摘要: 该文提出了一种在线调整权值的多传感器自适应滤波数据融合跟踪算法,用于解决复杂背景下机动目标跟踪问题。首先自适应寻找各个传感器所对应的最优加权因子,确定融合后某一时刻目标最优观测值;其次,以输入信号作为相关自适应滤波器的观测信号,通过新息相关自适应滤波算法根据状态方程及观测方程中误差的变化,实时动态地调整增益矩阵,同时依据自适应滤波状态偏差输出信号及当前观测数据,应用模糊推理在线调整各传感器权值,最终系统输出即为测量轨迹在两级自适应调整融合下最优轨迹。仿真结果证明了算法有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-01-09
  • 修回日期:  2007-09-26
  • 刊出日期:  2008-08-19

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