基于矩陣加權(quán)方法的非線性異步融合估計器設(shè)計
發(fā)布時間:2020-12-13 15:29
研究了局部估計值時序不同步情況下的非線性融合估計問題�;谄椒礁莘e卡爾曼濾波(SRCKF)方法和矩陣加權(quán)融合方法,設(shè)計了一種適用于非線性系統(tǒng)的異步融合估計器。該估計器先使用濾波算法求出融合周期內(nèi)不同采樣時刻的狀態(tài)估計值,再從融合周期內(nèi)第2個傳感器采樣時刻開始,使用所提出的異步矩陣加權(quán)融合方法融合當(dāng)前采樣時刻的狀態(tài)估計值。同時,根據(jù)融合周期內(nèi)最后一個傳感器的采樣時刻和融合時刻是否相同,選用不同的方式得到融合時刻的最終估計值。仿真結(jié)果驗證了所提出的估計器在處理異步局部估計值問題時的有效性。
【文章來源】:高技術(shù)通訊. 2020年04期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
非線性異步融合估計器的時序圖
如圖2所示,與直接使用SRCKF估計器得到的狀態(tài)估計值相比,異步矩陣加權(quán)融合估計器的RMSE較小。因此,異步矩陣加權(quán)算法既可以處理異步的局部估計值,又可以提高系統(tǒng)狀態(tài)估計的精確性。4 結(jié) 論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]序貫處理的多傳感器航跡融合算法研究[J]. 黃樹峰,秦超英. 計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(16)
本文編號:2914769
【文章來源】:高技術(shù)通訊. 2020年04期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
非線性異步融合估計器的時序圖
如圖2所示,與直接使用SRCKF估計器得到的狀態(tài)估計值相比,異步矩陣加權(quán)融合估計器的RMSE較小。因此,異步矩陣加權(quán)算法既可以處理異步的局部估計值,又可以提高系統(tǒng)狀態(tài)估計的精確性。4 結(jié) 論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]序貫處理的多傳感器航跡融合算法研究[J]. 黃樹峰,秦超英. 計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(16)
本文編號:2914769
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