典型文献
基于有偏卡尔曼的多传感器数据融合研究
文献摘要：
推导出偏参数为矩阵形式的有偏卡尔曼滤波(BKF)的完整迭代过程,该算法在均方误差条件下优于卡尔曼滤波(KF),可以进一步提高估计的精度.将BKF与多传感器融合算法中的扩维融合和序贯式融合相结合,推导出多传感器扩维有偏卡尔曼滤波和多传感器序贯有偏卡尔曼滤波算法,并从理论上证明了多传感器序贯BKF融合在均方误差条件下优于扩维BKF融合.仿真实验结果表明:在均方误差条件下,多传感器扩维BKF融合和序贯BKF融合优于扩维KF融合和序贯KF融合,序贯BKF融合优于扩维BKF融合.
文献关键词：
卡尔曼滤波;数据融合;有偏估计;多传感器融合;序贯融合;扩维融合
中图分类号：
作者姓名：
岳元龙;陈亚南;孙钦;左信
作者机构：
中国石油大学(北京)自动化系,北京 102249;中海石油(中国)有限公司北京研究中心,北京 100028
文献出处：
引用格式：
[1]岳元龙;陈亚南;孙钦;左信-.基于有偏卡尔曼的多传感器数据融合研究)[J].仪表技术与传感器,2022(01):82-86
A类：
BKF,扩维融合,序贯融合
B类：
多传感器数据融合,融合研究,偏参数,矩阵形式,均方误差,高估,多传感器融合,融合算法,卡尔曼滤波算法,上证,有偏估计
AB值：
0.13488
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