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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

多模型多传感器标量加权信息融合被引量：1: 《黑龙江科学》2014年第1期9-11,共3页王金玉何艳朱国强周丽丽; 随着生产系统越来越复杂,多传感器的应用也越来越广泛。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,针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Kalman滤波器。它只需要计算标量加权系数,可减小在融合...; 关键词：多模型多传感器系统标量加权融合准则 KALMAN滤波

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