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多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器
被引量：
1
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作者
揭慧
张明波
邓自立
《科学技术与工程》
2011年第3期443-447,460,共6页
对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA...
对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA信号的全局最优分布式融合Kalman滤波器,提出了一种自校正分布式融合Kalman滤波器。用动态误差分析方法证明了它收敛于全局最优分布式Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标位置跟踪系统仿真例子说明了其有效性。
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关键词
多传感器信息融合
分布式融合
自校正Kalman滤波器
收敛性
渐近全局最优
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职称材料
题名
多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器
被引量：
1
1
作者
揭慧
张明波
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2011年第3期443-447,460,共6页
基金
国家自然科学基金(60874063)
黑龙江大学自动控制重点实验室项目资助
文摘
对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA信号的全局最优分布式融合Kalman滤波器,提出了一种自校正分布式融合Kalman滤波器。用动态误差分析方法证明了它收敛于全局最优分布式Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标位置跟踪系统仿真例子说明了其有效性。
关键词
多传感器信息融合
分布式融合
自校正Kalman滤波器
收敛性
渐近全局最优
Keywords
multisensor information fusion distributed fusion self-tuning Kalman filter convergenceasymptotical global optimality
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器
揭慧
张明波
邓自立
《科学技术与工程》
2011
1
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