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状态最优估计融合算法在伺服系统中的应用
针对如何提高伺服系统多传感器测量数据的可信度,提出了一种状态最优估计融合算法.该算法依据Bayes后验估计理论,把求n个测量数据的状态最优估计转化为求出满足Y(需要测量的状态值)的最大后验概率maxP (Y|E) 的估计值Y ()的问题,求得多传感器对同一目标的状态测量值的最优值,来提提高伺服测量数据的可信度.该算法应用到具有三种传感器的伺服系统中,实验结果证明,系统能持久稳定、高精度地跟踪运动目标,大大提高了系统的稳定性.
作 者: 刘廷霞 邢忠宝 LIU Ting-xia XING Zhong-bao 作者单位: 刘廷霞,LIU Ting-xia(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春130031;中国科学院研究生院,北京100039)邢忠宝,XING Zhong-bao(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春130031)
刊 名: 光电工程 ISTIC PKU 英文刊名: OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年,卷(期): 2005 32(6) 分类号: V556 关键词: 数据融合 伺服控制系统 复合控制 目标跟踪【状态最优估计融合算法在伺服系统中的应用】相关文章:
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