机译:基于Unspented Kalman滤波器的INS / GNSS / CNS集成的多传感器最优数据融合
School of Automatics Northwestern Polytechnical University;
School of Automatics Northwestern Polytechnical University;
School of Automatics Northwestern Polytechnical University;
School of Engineering RMIT University;
School of Engineering RMIT University;
INS/GNSS/CNS integration; linear minimum variance; multi-sensor data fusion; unscented Kalman filter;
机译:基于Unspented Kalman滤波器的INS / GNSS / CNS集成的多传感器最优数据融合
机译:基于协方差匹配的自适应无味卡尔曼滤波器,用于INS / GNSS集成中的直接滤波
机译:基于模型预测基于Unsonic车辆导航与INS / GNSS集成的超声波滤波器
机译:基于PPP-GNSS,INS和地面测距系统三重集成的最优数据融合算法
机译:扩展卡尔曼滤波器(EKF)和模糊决策在多传感器数据融合系统中的应用分析。
机译:基于自适应衰落无味卡尔曼滤波器的多传感器最优数据融合
机译:基于自适应衰落的Kalman滤波器的多传感器最优数据融合
机译:Unscented卡尔曼滤波与Unscented schmidt卡尔曼滤波在预测地球同步卫星姿态和相关不确定性中的比较。