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基于卡尔曼过滤的多传感器协作数据重构算法研究
被引量：
2
1
作者
宋晓虹
唐琎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期210-212,270,共4页
针对多传感器系统存在的数据易丢失、易受干扰和易失真等问题,在卡尔曼过滤的基础上结合协同合作方式提出了一种协作数据重构算法。该算法从一阶线性化、二次加权突变平滑和随机统计特征等方面出发,建立了适用于多传感器系统的卡尔曼过...
针对多传感器系统存在的数据易丢失、易受干扰和易失真等问题,在卡尔曼过滤的基础上结合协同合作方式提出了一种协作数据重构算法。该算法从一阶线性化、二次加权突变平滑和随机统计特征等方面出发,建立了适用于多传感器系统的卡尔曼过滤算法,然后基于中继转发信号和自适应感知时间间隙,给出了协作数据重构多传感器系统协同过程控制算法。数学分析和实验结果表明,所提算法与压缩感知重构算法相比在监测数据准确度、均方差、功耗和能耗等方面表现出优势。
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关键词
卡尔曼过滤
多传感器
协同合作
数据重构
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题名
基于卡尔曼过滤的多传感器协作数据重构算法研究
被引量：
2
1
作者
宋晓虹
唐琎
机构
湖南大学软件
学院
长沙民政学院电子信息工程学院
中南大学
信息
科学与
工程
学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第1期210-212,270,共4页
基金
湖南省科技计划支撑项目(2013WK3026)
文摘
针对多传感器系统存在的数据易丢失、易受干扰和易失真等问题,在卡尔曼过滤的基础上结合协同合作方式提出了一种协作数据重构算法。该算法从一阶线性化、二次加权突变平滑和随机统计特征等方面出发,建立了适用于多传感器系统的卡尔曼过滤算法,然后基于中继转发信号和自适应感知时间间隙,给出了协作数据重构多传感器系统协同过程控制算法。数学分析和实验结果表明,所提算法与压缩感知重构算法相比在监测数据准确度、均方差、功耗和能耗等方面表现出优势。
关键词
卡尔曼过滤
多传感器
协同合作
数据重构
Keywords
Kalman filtering
multi-sensor
cooperation
data reconstruction
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卡尔曼过滤的多传感器协作数据重构算法研究
宋晓虹
唐琎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
2
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