多传感器数据融合算法的研究.doc

资料分类:单片机自动化 上传会员:小胖猫 更新时间:2016-11-24
需要金币1000 个金币 资料包括:完整论文,开题报告 下载论文
转换比率:金额 X 10=金币数量, 例100元=1000金币 论文字数:13643
折扣与优惠:团购最低可5折优惠 - 了解详情 论文格式:Word格式(*.doc)

摘要:在本文中,我们首先对数据融合的概念进行了解,以及目前数据融合的研究现状和其未来的应用前景,在此基础上对文中要用到的卡尔曼滤波算法进行介绍,根据卡尔曼滤波算法的基本原理,先对单个传感器的数据进行处理,得到其各个时刻的最优估算值(也称为后验估计值)和最优误差估计。对于多个传感器的数据融合,我们采用的是分布式滤波数据融合算法,这种融合算法是在卡尔曼滤波算法的基础上实现对数据的处理,是对多个传感器的数据进行综合处理,然后得到其融合后各个时刻的最优估算值和最优误差估计。对比多传感器融合处理后的数据和单传感器处理后的数据哪个更接近真实值。使用MATLAB软件编程,可以画出最优估算值和真实值的图形,形象的对比最优估算值和真实值,最后画出最优误差估计。这样也可以对单传感器和多传感器融合的图像进行对比,由图像我们便可以清楚的看到多传感器数据融合处理的优势。

关键词:数据融合,最优估算,MATLAB软件

 

目录

摘要

ABSTRACT

引言-1

1 数据融合-2

1.1 数据融合的目的和意义-2

1.2 数据融合的基本原理-2

1.3 数据融合的分类-3

1.4 数据融合研究的历史与现状-4

1.5 目前存在的问题及未来发展-5

2 线性系统估计—卡尔曼滤波技术-7

2.1 状态估计基础-7

2.2 线性系统描述-8

2.3 卡尔曼滤波技术-8

2.4 分布式滤波数据融合算法-10

3 仿真结果及比较-14

3.1 仿真图示-14

3.2 仿真结果比较和分析-19

4 总结-20

致谢-21

参考文献-22

附录-23

相关论文资料:
最新评论
上传会员 小胖猫 对本文的描述:多传感器数据融合有很多种方法,开始先查找资料了解和学习,再然后选几种自己掌握比较好的数据融合方法,比较这几种融合方法的优缺点,接着再选择几组可靠且不同的数据,在已......
发表评论 (我们特别支持正能量传递,您的参与就是我们最好的动力)
注册会员后发表精彩评论奖励积分,积分可以换金币,用于下载需要金币的原创资料。
您的昵称: 验证码: