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本文基于最優(yōu)估計(jì)理論,提出了一種多傳感器分散估計(jì)融合算法,以解決測(cè)量噪聲干擾下參數(shù)估計(jì) 問題。該方法不要求知道測(cè)量數(shù)據(jù)的先驗(yàn)知識(shí),在減少測(cè)量誤差方面比傳統(tǒng)的集中估計(jì)方法有明顯的改善,計(jì) 算機(jī)仿真表明此方法的有效性。
關(guān)鍵詞:多傳感器數(shù)據(jù)融合 最優(yōu)估計(jì) 分散算法
Abstract :Based on the theory of the optimal estimation , this paper proposes a multi - sensors decen2 tralized algorithm to solve the parameter estimation problems in noise environment . This method need not know the priori knowledge of measurement data , and improves more evidently in reducing measurement error than traditional centralized algorithm. The simulation results show that the method is efficient .
Keywords :Multi - sensors data fusion , optimal estimation , decentralized algorithm.
關(guān)鍵詞:多傳感器數(shù)據(jù)融合 最優(yōu)估計(jì) 分散算法
Abstract :Based on the theory of the optimal estimation , this paper proposes a multi - sensors decen2 tralized algorithm to solve the parameter estimation problems in noise environment . This method need not know the priori knowledge of measurement data , and improves more evidently in reducing measurement error than traditional centralized algorithm. The simulation results show that the method is efficient .
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