-
题名多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论
被引量：7
- 1
-
-
作者
邓自立
孙小君
-
机构
黑龙江大学自动化系
-
出处
《科学技术与工程》
2005年第12期762-769,共8页
-
基金
国家自然科学基金(60374026)
黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
-
文摘
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。
-
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
-
Keywords
time-varying system correlated noises information fusion distributed fusion weighting fusion covariance information fusion Kalman estimators
-
分类号
O211.64
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器
被引量：9
- 2
-
-
作者
邓自立
陶贵丽
-
机构
黑龙江大学自动化系
-
出处
《科学技术与工程》
2005年第13期866-871,共6页
-
基金
国家自然科学基金(60374026)黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
-
文摘
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。
-
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
-
Keywords
descriptor system multisensor information fusion optimal weighting fusion estimation covariance information fusion reduced order state estimator
-
分类号
O211.64
[理学—概率论与数理统计]
-
