在多传感器融合中，卡尔曼滤波被广泛应用于数据融合。本文从理论和实践角度介绍了卡尔曼滤波在多传感器融合中的实际应用。本文还针对各类传感器在数据采集中可能出现的误差、噪声等情况，给出了相应的优化方案，以提
多传感器融合是当前研究的热点之一，而卡尔曼滤波作为一种经典的状态估计算法，在多传感器融合中得到了广泛的应用。本文从理论和实践两方面探讨了卡尔曼滤波在多传感器融合中的具体应用，包括利用卡尔曼滤波进行多传
多视图几何第二版,密码1111,欢迎大家下载.本书全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。除了上述内容外，其中多摄像机视图几何及其计算方法，值得读者关注。这是因为当前计算机
多传感器的集成与融合技术已经成为智能机器与系统领域的一个重要的研究方向。它涉及信息科学的多个领域,是新一代智能信息技术的核心基础之一。由于单传感器不可避免存在不确定或偶然不确定性,缺乏全面性,缺乏鲁棒
本资源为国防工业出版社的《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理》中文第二版的PDF，705页内容完整，带书签。【作 者】（美）格鲁夫【页数】705【出版项】北京：国防工业出版社,2015.03【I
在多传感器数据融合的过程中,首先必须验证各个传感器的可靠程度,即确立正确的关系矩阵。 一般做法是根据门限值判断两个传感器是否相互支持,或者用分段直线等方法表示其支持程度。在分析 的基础上,提出了应用椭
为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。系统利用D-S证据理论对多传
为了解决煤矿井下环境信息处理的延迟性和不确定性,提出了一种基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型。该模型为两级融合模型,一级模型基于D-S合成算法,解决了单一传感器在井下复杂环境下测量的不确定性和失效
关于航迹关联 及 数据融合方面的论文
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