基于多速率传感器数据融合技术的最小二乘估计  

Least square estimation based on multirate sensor data fusion techniques

作　　者：车金锐[1] 曹志伟[1] 吕峰[2] 

机构地区：[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001 [2]河北师范大学电子系,河北石家庄050031

出　　处：《传感器技术》2004年第9期77-79,81,共4页Journal of Transducer Technology

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(F2004000180)

摘　　要：将多速率传感器数据融合技术与传统最小二乘估计方法相结合,可以得到一种基于多速率传感器数据融合技术的最小二乘估计新方法。它通过有效地融合各个传感器的观测数据,最终获得了基于全局测量信息的在极小化估计误差方差的迹的准则下最优的无偏参数估计结果。针对具体应用实例,计算机仿真不仅说明了这种方法的实用性,而且进一步验证了其有效性。Combined the multirate sensor data fusion techniques with the traditional least square estimation method,a new method of least square estimation based on multirate sensor data fusion is presented.By fusing the multirate measurement data,the optimal unpartial parameter estimations are achieved under the rule of minimizing the trace of the estimation error covariance.The parameter estimations therefore are based on the global information.Aimed at an example,the practicability and the effectiveness are showed from the computer simulations.

关 键 词：最小二乘估计 多速率 传感器 数据融合 迹 

分 类 号：N911.72[自然科学总论]