1) linear minimum variance optimal information fusion criterion
线性最小方差最优融合准则
1.
By the Kalman filtering method,under three different linear minimum variance optimal information fusion criterions,the two-sensor information fusion steady-state Kalman filters weighted by matrices,diagonal matrices,and scalars are presented,respectively.
用Kalman滤波方法,在三种不同的线性最小方差最优融合准则下分别提出两传感器按矩阵加权,按对角阵加权和按标量加权的信息融合稳态Kalman滤波器。
2) linear minimum variance optimal weighted fusion criterion
线性最小方差最优加权融合准则
3) Linear minimum variance fusion criterion
线性最小方差融合准则
4) linear minimum variance optimal fusion
线性最小方差最优融合
5) linear minimum variance information fusion criterion
线性最小方差信息融合准则
6) Linear minimum variance optimal information fusion
线性最小方差最优信息融合
补充资料：最小方差估计
分子式：
CAS号：
性质：在系统模型辨识过程中，寻求使实际测量与计算值间的方差达到最小的参数作为参数的估计值的方法。
CAS号：
性质：在系统模型辨识过程中，寻求使实际测量与计算值间的方差达到最小的参数作为参数的估计值的方法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条