带不确定方差乘性和加性噪声系统鲁棒加权融合稳态Kalman估值器 被引量：5

1

作者 杨智博 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期547-556,共10页

本文研究带不确定方差乘性和加性噪声和带状态相依及噪声相依乘性噪声的多传感器系统鲁棒加权融合估计问题.通过引入虚拟噪声补偿乘性噪声的不确定性,将原系统化为带确定参数和不确定加性噪声方差的系统,进而利用Lyapunov方程方法提出... 本文研究带不确定方差乘性和加性噪声和带状态相依及噪声相依乘性噪声的多传感器系统鲁棒加权融合估计问题.通过引入虚拟噪声补偿乘性噪声的不确定性,将原系统化为带确定参数和不确定加性噪声方差的系统,进而利用Lyapunov方程方法提出在统一框架下的按对角阵加权融合极大极小鲁棒稳态Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),其中基于预报器设计滤波器和平滑器,并给出每个融合器的实际估值误差方差的最小上界.证明了融合器的鲁棒精度高于每个局部估值器的鲁棒精度.应用于不间断电源(uninterruptible power system,UPS)系统鲁棒融合滤波的仿真例子说明了所提结果的正确性和有效性. 展开更多

关键词 乘性噪声 不确定噪声方差 加权融合 极大极小鲁棒Kalman估值器 Lyapunov方程方法 虚拟噪声方法

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统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器 被引量：1

2

作者 邓自立 王佳伟 张明波 《科学技术与工程》 2006年第14期2003-2007,共5页

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一... 对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输入白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。 展开更多

关键词 反射地震学 反卷积 白噪声估值器 多传感器信息融合 不同局部模型 时变系统

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多模型多传感器信息融合稳态白噪声反卷积估值器

3

作者 王世刚 孙小君 邓自立 《科学技术与工程》 2008年第2期323-327,337,共6页

对于带不同局部动态模型(多模型)的多传感器线性定常随机控制系统,应用现代时间序列分析方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了最优信息融合稳态白噪声反卷积估值器。可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。它的精度高于... 对于带不同局部动态模型(多模型)的多传感器线性定常随机控制系统,应用现代时间序列分析方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了最优信息融合稳态白噪声反卷积估值器。可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。它的精度高于每个局部估值器的精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差计算公式。一个Bernoulli-Gussian白噪声反卷积融合器的仿真例子证明其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 多模型 反射地震学 反卷积 白噪声估值器 现代时间序列分析方法

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广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器 被引量：9

4

作者 邓自立 陶贵丽 《科学技术与工程》 2005年第13期866-871,共6页

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报... 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。 展开更多

关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合估计 协方差信息融合 降阶状态估值器

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多传感器分布式信息融合Wiener状态估值器 被引量：2

5

作者 李云 王欣 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第23期1785-1791,共7页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了状态估计误差方差阵和互 协方差阵的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个带四传感器目标跟踪系统的仿真例子 说明了其有效性和正确性,并说明了三种加权融合估计精度无显著差异,因而采用按标量加权融合器可显著 减小计算负担,便于实时应用。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 Wiener状态估值器

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自校正解耦信息融合Wiener状态估值器

6

作者 邓自立 李春波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期753-758,共6页

对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到估计噪声方差阵估值器,进而在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正解耦信息融合... 对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到估计噪声方差阵估值器,进而在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正解耦信息融合Wiener状态估值器.它的精度比每个局部自校正Wiener状态估值器精度高.它实现了状态分量的解耦局部Wiener估值器和解耦融合Wiener估值器.证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它将收敛于噪声统计已知时的最优解耦信息融合Wiener状态估值器,因而它具有渐近最优性.一个带3传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 解耦融合 辨识 噪声方差估计 自校正wiener状态估值器

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自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析 被引量：9

7

作者 邓自立 郝钢 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期845-852,共8页

对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知... 对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 自校正Kalman估值器 噪声方差估计 收敛性分析 现代时间序列分析方法

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一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法 被引量：3

8

作者 王媛媛 张军 +1 位作者 朱衍波 李锐 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期23-27,共5页

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法。通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系... 以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法。通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统,进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有观测信息的最优估计。理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果。 展开更多

关键词 时变噪声 异步多速率 信息融合 噪声统计估值器 自适应Kalman滤波

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多传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器 被引量：4

9

作者 邓自立 王欣 李云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期860-863,共4页

　基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了带相关噪声系统多传感器信息融合白噪声反卷积滤波器.提出了各传感器滤波误差之间的协方差阵计算公式,可用于计算最优融合加权阵.同单传感器... 　基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了带相关噪声系统多传感器信息融合白噪声反卷积滤波器.提出了各传感器滤波误差之间的协方差阵计算公式,可用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高融合滤波精度.它可减少在线计算负担,便于实时应用.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 相关噪声 最优信息融合 反射地震学 反卷积 白噪声估值器 Kalnmn滤波方法

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带时间相关乘性噪声多传感器系统的分布式融合估计 被引量：5

10

作者 马静 杨晓梅 孙书利 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1745-1757,共13页

研究带时间相关乘性噪声多传感器系统的分布式融合估计问题,其中时间相关的乘性噪声满足一阶高斯-马尔科夫过程.通过引入虚拟状态和虚拟过程噪声,构建了虚拟状态的递推方程.首先,基于新息分析方法,分别对系统状态和虚拟状态设计局部一... 研究带时间相关乘性噪声多传感器系统的分布式融合估计问题,其中时间相关的乘性噪声满足一阶高斯-马尔科夫过程.通过引入虚拟状态和虚拟过程噪声,构建了虚拟状态的递推方程.首先,基于新息分析方法,分别对系统状态和虚拟状态设计局部一步预报器.然后,基于一步预报器设计状态的局部线性滤波器、多步预报器和平滑器.推导了任意两个局部状态估计误差之间的互协方差矩阵.接着,基于线性最小方差意义下的矩阵加权、对角矩阵加权和标量加权融合算法,给出相应的分布式融合状态估值器.最后,分析算法的稳定性.仿真研究验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 时间相关乘性噪声 多传感器系统 分布式融合估值器 互协方差矩阵 虚拟状态

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多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论 被引量：7

11

作者 邓自立 孙小君 《科学技术与工程》 2005年第12期762-769,共8页

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,... 对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。 展开更多

关键词 时变系统 相关噪声 信息融合 分布式融合 加权融合 协方差信息融合 KALMAN估值器

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多传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器 被引量：3

12

作者 邓自立 李云 王欣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期439-442,共4页

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则,对于带白色和有色观测噪声的多传感器单通道系统,提出了分布式融合白噪声反卷积滤波器.它由局部白噪声反卷积滤波器加权构成.可统一处理... 应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则,对于带白色和有色观测噪声的多传感器单通道系统,提出了分布式融合白噪声反卷积滤波器.它由局部白噪声反卷积滤波器加权构成.可统一处理融合滤波、平滑和预报问题.给出了计算局部滤波误差互协方差公式,可用于计算最优加权.同单传感器情形相比,可提高融合滤波器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernou lli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 最优加权融合 分布式融合 反射地震学 白噪声反卷积估值器 WIENER滤波器

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自校正加权观测融合Kalman估值器 被引量：2

13

作者 李云 郝钢 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第2期116-120,共5页

对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问... 对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问题,并证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它与相应的最优加权观测融合Kalman估值器的误差收敛到零,因而具有渐近全局最优性。一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 加权观测融合 KALMAN估值器 辨识 自校正 噪声方差估计现代时间序列分析疗法

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网络化不确定系统集中式融合鲁棒稳态估值器 被引量：1

14

作者 陶贵丽 李爽 刘文强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1466-1478,共13页

对于一类在状态转移阵和系统观测阵中带相同的状态依赖乘性噪声、带噪声依赖乘性噪声、一步随机观测滞后、丢包和不确定噪声方差的多传感器网络化系统,文章研究其鲁棒集中式融合稳态滤波问题.应用增广方法将系统转换为带随机参数矩阵、... 对于一类在状态转移阵和系统观测阵中带相同的状态依赖乘性噪声、带噪声依赖乘性噪声、一步随机观测滞后、丢包和不确定噪声方差的多传感器网络化系统,文章研究其鲁棒集中式融合稳态滤波问题.应用增广方法将系统转换为带随机参数矩阵、相同过程和观测噪声的集中式融合系统.应用去随机化方法和虚拟噪声技术,系统进一步转化为仅带不确定噪声方差的集中式融合系统.根据极大极小鲁棒估计原理,本文提出了鲁棒集中式融合稳态Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),证明了所提出的集中式融合估值器的鲁棒性,给出了鲁棒局部与集中式融合估值器之间的精度关系.本文提出了应用于多传感器多通道滑动平均(MA)信号估计的一个实例,给出了相应的鲁棒局部和集中式融合信号估值器.仿真实验验证了所提出方法的有效性和正确性. 展开更多

关键词 集中式融合 鲁棒稳态估值器 一步随机滞后 丢包 不确定噪声方差 极大极小鲁棒估计原理

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自校正信息融合Kalman平滑器 被引量：4

15

作者 邓自立 李春波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期236-242,248,共8页

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑器,提出了一种按实现收敛性新概念,证明了自校正Kalman融合器按实现收敛于最优Kalman融合器,因而它具有渐近最优性．同单传感器自校正Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度,一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性． 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman平滑器

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多传感器分布式融合白噪声反卷积滤波器 被引量：2

16

作者 邓自立 王欣 李云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1179-1182,共4页

基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在按矩阵加权线性最小方差最优融合准则下,提出了带ARMA有色观测噪声系统的多传感器分布式融合白噪声反卷积滤波器,其中推导出用Lyapunov方程计算最优加权的局部估计误差互协方差公式。与单传感器... 基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在按矩阵加权线性最小方差最优融合准则下,提出了带ARMA有色观测噪声系统的多传感器分布式融合白噪声反卷积滤波器,其中推导出用Lyapunov方程计算最优加权的局部估计误差互协方差公式。与单传感器情形相比,可提高融合估值器精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个三传感器分布式融合Bernoulli-Gauss白噪声反卷积平滑器的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 信息融合 分布式融合 反射地震学 白噪声估值器 Kalman滤波方法

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自校正解耦信息融合Wiener状态预报器 被引量：1

17

作者 邓自立 李春波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期805-809,共5页

对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信... 对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信息融合Wiener状态预报器,实现了状态分量的自校正解耦局部Wiener预报器和自校正解耦融合Wiener预报器。用动态误差系统稳定性分析方法证明了该预报器的收敛性,即若滑动平均新息模型参数估计是一致的,将收敛于噪声方差阵已知时的最优解耦信息融合Wiener状态预报器。一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 解耦融合 时间序列 滑动平均新息模型 系统辨识 噪声方差阵 Wiener预报器 收敛性

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时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

18

作者 孙小君 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期519-522,528,共5页

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli-Gaus... 白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli-Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 时变系统加权观测融合 白噪声估值器 反卷积 全局最优性 反射地震学 Kalman滤波方法

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多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法 被引量：1

19

作者 马占业 邓自立 《科学技术与工程》 2010年第34期8359-8363,共5页

对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法(MRELS)得到AR模型参数和传感器偏差的局... 对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法(MRELS)得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性。一个仿真例子验证了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器多变量AR模型 信息融合多段辨识方法 多重递推增广最小二乘法 信息融合估值器 一致性

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自校正信息融合Kalman预报器

20

作者 李春波 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期513-518,共6页

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kal-man预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 矩阵加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman预报器

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