随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器

马静; 孙书利

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应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman多步预报器新算法.对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman多步预报器.同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式.当各传感器子系统存在稳态Kalman滤波时,又给出了稳态信息融合Kalman多步预报器.稳态权重可在各子系统达到稳态时通过一次融合计算获得,避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,便于实时应用.仿真例子验证了其有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2006年第6期|669-674685|共7页
作者
马静; 孙书利;
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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;

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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
随机奇异系统; 信息融合; Kalman预报器; 典范分解;

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