重庆交通大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 31 ›› Issue (2): 299-303.DOI: 10.3969 /j.issn.1674-0696.2012.02.29
李毅,陆百川,李雪
Li Yi,Lu Baichuan,Li Xue
摘要: 通过分析多尺度动态系统模型,提出了一种基于小波变换的Kalman 多传感器数据融合算法。该算法结合了 Kalman 滤波的实时性、递归性和小波变换的多尺度特性,能对多传感器的观测数据有效地融合。算法首先将最细 尺度上观测数据滤波后得到的估计序列小波分解到各尺度上; 然后在各尺度上,利用该尺度上的传感器观测数据对 小波分解系数进行更新; 最后利用小波重构,达到更新原始估计序列的目的。仿真实验表明,该算法具有很好的数 据融合效果。
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