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面向跟踪系统的多传感器信息融合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法
被引量：
6
1
作者
杨智博
杨春山
邓自立
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1627-1636,共10页
对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的最大...
对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的最大下界和最小上界.证明了保性能CI融合器的鲁棒精度高于原始CI融合器的鲁棒精度,且高于每个局部估值器的鲁棒精度,并用协方差椭圆给出精度关系的几何解释.一个跟踪系统的仿真例子验证了所提方法的正确性和有效性.
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关键词
不确定噪声方差
线性相关
噪声
协
方差
交叉融合
Lyapunov方程方法
跟踪系统
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职称材料
多传感器非线性系统的鲁棒SCI-UKF滤波器
被引量：
7
2
作者
周晗
孙小君
《黑龙江大学工程学报》
2020年第3期63-70,共8页
非线性系统在生活中普遍存在,而同时在对系统进行状态估计时,噪声的统计特性也很难实时确定。针对带不确定噪声方差的多传感器非线性系统,提出了一种基于局部无迹Kalman滤波(UKF)的序贯协方差交叉(SCI)融合鲁棒Kalman滤波器。将有效地...
非线性系统在生活中普遍存在,而同时在对系统进行状态估计时,噪声的统计特性也很难实时确定。针对带不确定噪声方差的多传感器非线性系统,提出了一种基于局部无迹Kalman滤波(UKF)的序贯协方差交叉(SCI)融合鲁棒Kalman滤波器。将有效地解决噪声方差未知条件下的多传感器非线性系统的状态估计问题,融合算法的引入极大地提高了其估计精度。一个关于跟踪系统的Monte-Carlo仿真实例也证明了所提出的算法的有效性。
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关键词
信息融合
SCI融合鲁棒Kalman滤波器
非线性系统
不确定噪声方差
无迹Kalman滤波(UKF)
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职称材料
题名
面向跟踪系统的多传感器信息融合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法
被引量：
6
1
作者
杨智博
杨春山
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
北华大学
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期1627-1636,共10页
基金
国家自然科学基金(No.NSFC-60874063
No.NSFC-60374026)
文摘
对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的最大下界和最小上界.证明了保性能CI融合器的鲁棒精度高于原始CI融合器的鲁棒精度,且高于每个局部估值器的鲁棒精度,并用协方差椭圆给出精度关系的几何解释.一个跟踪系统的仿真例子验证了所提方法的正确性和有效性.
关键词
不确定噪声方差
线性相关
噪声
协
方差
交叉融合
Lyapunov方程方法
跟踪系统
Keywords
uncertain noise variances
linearly correlated noises
covariance intersection fusion
Lyapunov equation approach
tracking system
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
多传感器非线性系统的鲁棒SCI-UKF滤波器
被引量：
7
2
作者
周晗
孙小君
机构
黑龙江大学电子工程学院
黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室
出处
《黑龙江大学工程学报》
2020年第3期63-70,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61104209)。
文摘
非线性系统在生活中普遍存在,而同时在对系统进行状态估计时,噪声的统计特性也很难实时确定。针对带不确定噪声方差的多传感器非线性系统,提出了一种基于局部无迹Kalman滤波(UKF)的序贯协方差交叉(SCI)融合鲁棒Kalman滤波器。将有效地解决噪声方差未知条件下的多传感器非线性系统的状态估计问题,融合算法的引入极大地提高了其估计精度。一个关于跟踪系统的Monte-Carlo仿真实例也证明了所提出的算法的有效性。
关键词
信息融合
SCI融合鲁棒Kalman滤波器
非线性系统
不确定噪声方差
无迹Kalman滤波(UKF)
Keywords
information fusion
SCI fusion robust Kalman filter
nonlinear systems
uncertain noise variances
unscented Kalman filtering(UKF)
分类号
TP271.72 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向跟踪系统的多传感器信息融合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法
杨智博
杨春山
邓自立
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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职称材料
2
多传感器非线性系统的鲁棒SCI-UKF滤波器
周晗
孙小君
《黑龙江大学工程学报》
2020
7
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职称材料
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