[发明专利]一种相关噪声环境下事件触发的多传感器融合估计方法有效
| 申请号： | 201811582146.6 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109696669B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 闫莉萍;姜露;夏元清;张金会;刘坤;戴荔;翟弟华 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/66 | 分类号： | G01S13/66;G01S7/02 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 仇蕾安 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于信息处理方面多传感器信息融合技术领域。所选方法在相关噪声环境下，基于一类线性动态系统，以雷达目标跟踪为背景，以获得高精度的目标信息为目标，研究其事件触发的Kalman滤波状态估计和多传感器顺序式数据融合问题。其特征在于技术上使用事件触发采样策略，能够减少网络带宽占用，节省数据传输能耗；针对噪声相关环境，能够降低能耗并及时充分的利用观测数据进行最优估计。获得的估计值是线性最小方差意义下最优的。通过计算机仿真实验测试了发明方法的可行性和有效性。本发明所提出的方法在许多应用领域具有潜在的价值，如雷达目标跟踪、组合导航、故障检测、过程监控等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 相关 噪声 环境 事件 触发 传感器 融合 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种相关噪声环境下事件触发Kalman滤波估计方法，其特征在于：所述方法是采用事件触发数据传输机制；针对复杂环境下不同传感器噪声之间互相关，并与前一时刻的系统噪声相关的多传感器动态系统的一种Kalman滤波估计算法。
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