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将信号的多尺度分析方法与多传感器数据融合技术相结合,基于某一尺度上给定的状态模型和在不同尺度上拥有不同采样率的多传感器分布式动态系统,提出了一种新的基于Kalman 滤波的多尺度融合估计算法;在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计值;计算机仿真验证了算法的有效性.
关键词: Kalman 滤波;多传感器;分布式动态系统;融合估计
Abstract : By combining the model- based multiscale analysis with multisensor data fusion techniques , based on a state model given at a certain scale and multisensor distributing dynamic models , we proposed a new algorithm on multiscale fusion estimation. Finally , we achieved the final fusion estimation of the finest scale based on the entire information. Monte Carlo simulations are performed , and the results show the efficiency of our new algorithm.
Key words : Kalman filtering ; multisensor ; distributing dynamic system; fusion estimation
关键词: Kalman 滤波;多传感器;分布式动态系统;融合估计
Abstract : By combining the model- based multiscale analysis with multisensor data fusion techniques , based on a state model given at a certain scale and multisensor distributing dynamic models , we proposed a new algorithm on multiscale fusion estimation. Finally , we achieved the final fusion estimation of the finest scale based on the entire information. Monte Carlo simulations are performed , and the results show the efficiency of our new algorithm.
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