多传感器信息融合

作品数：1041被引量：4710H指数：24
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带未知有色观测噪声的自校正融合Kalman滤波器被引量：3
《控制理论与应用》2012年第1期85-90,共6页张鹏 邓自立 
国家自然科学基金资助项目(NSFC-60874063)
对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统,未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中,得出了自校正解耦融合Kalman滤波...
关键词：多传感器信息融合 解耦融合 未知有色观测噪声 辨识 自校正Kalman滤波器 收敛性 
移动机器人基于多传感器信息融合的室外场景理解被引量：11
《控制理论与应用》2011年第8期1093-1098,共6页闫飞 庄严 王伟 
国家自然科学基金资助项目(61075094;61035005);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT11ZD201)
本文研究了移动机器人多传感器信息融合技术,提出一种融合激光测距与视觉信息的实时室外场景理解方法.基于三维激光测距数据构建了高程图描述场景地形特征,同时利用条件随机场模型从视觉信息中获取地貌特征,并以高程图中的栅格作为载体...
关键词：多传感器信息融合 室外场景理解 移动机器人 
基于多传感器信息融合的移动机器人快速精确自定位被引量：13
《控制理论与应用》2011年第3期443-448,共6页张学习 杨宜民 
国家自然科学基金–广东省自然科学基金联合基金资助项目(U0735003);广东省"211工程"资助项目(粤发改[431])
通过分析全向视觉、电子罗盘和里程计等传感器的感知模型,设计并实现了一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法.该算法利用蒙特卡罗粒子滤波,融合多个传感器在不同观测点获取的观测数据完成机器人自定位.与传统的、采用单一传感器...
关键词：移动机器人 自定位 数据融合 粒子滤波 
自校正信息融合Wiener预报器及其收敛性被引量：2
《控制理论与应用》2009年第11期1261-1266,共6页邓自立 王伟玲 王强 
国家自然科学基金资助项目(60874063);黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目(F04–01)
对带相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器系统,用相关方法得到噪声统计在线估值器.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(moving average)新息模型的辨识,提出了自校正解耦融合Wiene...
关键词：多传感器信息融合 相关观测噪声 噪声统计估计 LYAPUNOV方程 自校正EWiener预报器 收敛性:现代时 间序列分析方法 
相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性被引量：3
《控制理论与应用》2009年第2期174-178,共5页冉陈键 顾磊 邓自立 
国家自然科学基金资助项目(60874063).
对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它...
关键词：多传感器信息融合 加权观测融合 相关观测噪声 KALMAN滤波器 全局最优性 
自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析被引量：9
《控制理论与应用》2008年第5期845-852,共8页邓自立 郝钢 
国家自然科学基金资助项目(60874063;60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助项目.
对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知...
关键词：多传感器信息融合 加权观测融合 自校正Kalman估值器 噪声方差估计 收敛性分析 现代时间序列分析方法 
自校正解耦信息融合Wiener状态估值器
《控制理论与应用》2008年第4期753-758,共6页邓自立 李春波 
国家自然科学基金(60374026).
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到估计噪声方差阵估值器,进而在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正解耦信息融合...
关键词：多传感器信息融合 解耦融合 辨识 噪声方差估计 自校正wiener状态估值器 
自校正信息融合Kalman平滑器被引量：4
《控制理论与应用》2007年第2期236-242,248,共8页邓自立 李春波 
国家自然科学基金(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金(F04-01)
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑...
关键词：多传感器信息融合 加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman平滑器 
基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器被引量：3
《控制理论与应用》2005年第4期641-644,共4页邓自立 高媛 
国家自然科学基金资助项目(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目(04-01).
应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协...
关键词：多通道ARMA信号 多传感器信息融合 按矩阵加权最优融合规则 WIENER滤波器 KALMAN滤波 方法 
多模型多传感器信息融合Kalman平滑器被引量：10
《控制理论与应用》2005年第2期211-217,共7页孙书利 
国家自然科学基金资助项目(60374026);黑龙江省教育厅基金资助项目(10541174);黑龙江大学杰出青年基金资助项目(JC2004-04);黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目.
基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量...
关键词：多模型多传感器系统 标量加权最优信息融合准则 固定滞后平滑器 Kalman滤波方法 
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