【摘 要】
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提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF)
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院; 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573132,61503127);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2015014);黑龙江省普通高等学校长江学者后备支持计划资助项目(2013CJHB005);黑龙江省高等教育机构科技创新研究队伍资助项目(2012TD007)
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提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF),提出了一种具有普适性的加权观测融合粒子滤波器(WMF-PF).WMF-PF可处理带任何噪声统计的非线性系统融合问题.该算法可压缩多个传感器的观测信息,降低系统的计算负担,提高系统的实时性能.随着泰勒级数展开项的增加,WMF-PF渐近逼近集中式观测融合粒子滤波器(CMF-PF),因此该算法具有渐近的全局最优性.最后,通过两个仿真例子验证了该算法的有效性.
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