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针对Kalman滤波算法在估计过程中存在噪声影响和过程信号无法直接观测等问题,提出一种组合式的Kalman滤波算法。首先对观测的数据进行自适应加权融合,然后将融合的结果作为第二级Kalman滤波的先验估计值,进行Kalman滤波。通过自适应算法与Kalman算法的组合算法进行数据融合,可以提高融合的准确度和精度。最后通过仿真证实算法的有效性。