Phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến là quá trình kết hợp dữ liệu dễ xảy ra lỗi, không đồng nhất, không đầy đủ và mơ hồ để thu thập mức độ nhận thức tình huống cao hơn. Về nguyên tắc, tất cả các sinh vật sống đều kết hợp thông tin từ các giác quan bổ sung của chúng để phối hợp hành động cũng như phát hiện và xác định vị trí nguy hiểm. Trong phản ứng tổng hợp dữ liệu cảm biến, quá trình này được chuyển sang các hệ thống điện tử dựa trên một số nhận thức về những gì đang xảy ra trong một số lĩnh vực quan tâm nhất định. Bằng lý thuyết xác suất và thống kê, có thể mô hình hóa mối quan hệ giữa không gian trạng thái và dữ liệu cảm biến. Số lượng thành phần của bộ lọc Kalman thu được là có hạn nhưng ứng dụng của nó thì không.

Abstract:

Sensor data fusion is the process of combining error-prone, heterogeneous, incomplete, and ambiguous data to gather a higher level of situational awareness. In principle, all living creatures are fusing information from their complementary senses to coordinate their actions and to detect and localize danger. In sensor data fusion, this process is transferred to electronic systems, which rely on some awareness of what is happening in certain areas of interest. By means of probability theory and statistics, it is possible to model the relationship between the state space and the sensor data. The number of ingredients of the resulting Kalman filter is limited, but its applications are not.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Govaers, Felix
Thông tin nhan đề:	Introduction and Implementations of the Kalman Filter
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện tử - Viễn thông
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/130683
Mô tả vật lý:	128 p.
Năm xuất bản:	2019