具有多丢包的多传感器非线性系统信息融合UKF滤波算法(共6页).doc

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精选优质文档-倾情为你奉上具有多丢包的多传感器非线性系统信息融合UKF滤波算法刘济恺,孙书利(黑龙江大学自动化系,黑龙江,哈尔滨,)摘要:本文研究了具有观测数据丢包的多传感器非线性系统信息融合UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法。针对网络系统中传感器数据传输中的丢包情况,本文采用在发生丢包的时刻,用上一时刻估值的预报值代替当前的滤波值,再对各传感器的局部估值进行矩阵加权融合。该方法不仅可用于单一时刻丢包,对于连续多丢包的情况同样适用。仿真结果表明,该算法可有效降低了丢包带来的误差影响,并具有实时性好,计算简便,比各局部估计具有更高的滤波精度等优点。关键词:非线性滤波;丢包;无迹卡尔曼滤波;信息融合滤波;传感器网络中图分类号:O211.64 文献标识码:AInformation Fusion UKF Filtering Algorithm for Multi-sensor Nonlinear Systems with Multiple Packet Dropouts

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