信息融合在移動機器人目標定位中的應用研究(PDF 47頁）

2） 檢測級融合
2）卡爾曼濾波法
3-3-1 抗野值的方法
3-3-2 多次卡爾曼濾波理論
3-3-3 抗野值的兩次卡爾曼濾波器的結構
3-4-1 任務描述
3-4-2 實驗及分析
3） f (r)單調下降且連續可微。
3） 位置級融合
3）貝葉斯（Byaes）估計法
4-5-1 任務描述
4-5-2 實驗及分析
4） 目標識別級融合
4）多貝葉斯估計法
5-2-1 定位係統設計
5-2-2 最小定位係統
5） 態勢估計
5）D-S（Dempster-Shafer）證據理論
6） 威脅估計
6）品質因素法
7） 精細處理
7）聚類分析法
8） 數據庫處理
8）模板法
熵理論
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