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多传感器信息融合在车辆定位与导航中的应用
| 论文题名： | 多传感器信息融合在车辆定位与导航中的应用 |
| 关键词： | 智能交通系统;信息融合;联合卡尔曼滤波;车载导航系统;小波变换;车辆定位 |
| 摘要： | 智能交通系统要解决的最根本的问题就是道路的畅通.而车载导航系统作为切实可行的解决交通拥堵的方案之一,正日益受到社会的重视.但目前车载导航系统存在的四大问题,其中车辆定位结果的精度及可靠性问题和信息通信的快速性、准确性及可靠性问题尤为突出.本文对这两方面进行了一些探讨与研究.引入联合卡尔曼滤波算法来研究车辆定位的精度问题,推导出一整套的融合算法,并证明了系统的最优性.对于信息提取的快速性问题,介绍了基于卡尔曼滤波技术的信号的小波估计与分解算法.这种算法通过离散小波变换滤波层实现对信号的同步估计和分解.它是在标准的卡尔曼滤波基础上产生的,因此保留了卡尔曼滤波对信号估计的优点,同时以递归的方式实现对未知信号的最优估计. |
| 作者： | 黄静 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 曹洁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州理工大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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