基于线性最小方差和递归最小二乘的融合算法
Fusion Algorithm Based on Linear Minimum Variance and Recursive Least Squares作者机构：西北工业大学航海学院陕西西安710072
出 版 物：《探测与控制学报》 (Journal of Detection & Control)
年 卷 期：2013年第35卷第2期
页 面：33-36页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学]
主 题：水下目标定位 分布式传感器网络 数据融合算法 节点可信度 两级自适应调整
摘 要：针对目前水下目标定位的数据融合算法定位误差较大,精度缺乏良好性能的情况,提出一种应用于水下分布式探测考虑节点可信度的基于线性最小方差估计(LMSE)和递归最小二乘(RLS)的自适应融合算法。该算法采用两级自适应调整得到最优加权因子,首先利用线性最小方差估计(LMSE)算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘(RLS)算法自适应地调整达到最优。对水下静态和运动目标定位进行的仿真表明,相比单传感器定位,提出的融合算法的定位精度有约1～2个数量级的提高。
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