【摘 要】
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针对多传感器信息融合时存在的时滞问题,建立了带状态和观测时滞的传感器网络移动目标追踪仿真模型,利用增广矩阵将时滞系统化为非时滞系统,提出了多传感器时滞系统协方差交
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571053)
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针对多传感器信息融合时存在的时滞问题,建立了带状态和观测时滞的传感器网络移动目标追踪仿真模型,利用增广矩阵将时滞系统化为非时滞系统,提出了多传感器时滞系统协方差交叉(covariance intersection,CI)融合滤波算法。该方法避免了计算任意2个局部滤波误差互协方差阵,极大地减小了计算量与计算时间。分析了该方法的精度,比较了CI融合滤波算法与局部和最优融合Kalman滤波算法的精度,结果表明,CI融合滤波算法的精度高于局部滤波精度,但低于最优加权融合滤波精度。
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