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為提高工業物聯網實測數據精度，減少數據冗余、 測量誤差，提出了一種使用自適應無跡卡爾曼濾波（ AUKF）算法對工業物聯網中的多傳感器信息進行數據融合處理的方法。 首先給出并比較卡爾曼算法以及常規無跡卡爾曼（ UKF）算法、 AUKF 算法原理及數學模型；在工業傳感器觀測值的基礎上，分別應用常規 UKF、AUKF 算法對數據進行融合處理，并對仿真結果進行數值分析。結果表明，使用改進 AUKF 算法較其他數據融合算法能夠顯著提高狀態估計的準確性和系統穩定性，可適用于工業物聯網的實時生產環境。
通過文檔，可了解以下內容：
- 一、引言
- 二、卡爾曼算法模型
- 三、自適應無跡卡爾曼模型
- 四、算法仿真應用
- 五、結果分析
- 六、結論
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