| 面向智能船舶的自校正加权融合估计算法 |
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| 引用本文： | 徐海祥,周志杰,韩鑫,李文娟.面向智能船舶的自校正加权融合估计算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019,47(3):25-30. |
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| 作者姓名： | 徐海祥 周志杰 韩鑫 李文娟 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北武汉 430063;武汉理工大学 交通学院,湖北武汉 430063;武汉理工大学 高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北武汉,430063;江苏科技大学海洋装备研究院,江苏镇江,212003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部重点实验室开放基金 |
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| 摘 要： | 针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.
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| 关 键 词： | 智能船舶 容错融合 融合估计 自适应加权 衰减记忆因子 |
Self-tuning weighted fusion estimation method for intelligent ship |
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