自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性

王强; 王伟玲; 邓自立

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自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性

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对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2009年第4期|836-841|共6页
作者
王强; 王伟玲; 邓自立;
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作者单位

黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080;

黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080;

黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类过程统计理论;
关键词
多传感器信息融合; 解耦融合; Riccati方程; 噪声统计估计'自校正Kalman滤波器;

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