广义系统最优与自校正信息融合滤波器

马静; 曲仲田; 孙书利

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广义系统最优与自校正信息融合滤波器

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对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重.推得了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.同时当系统含有未知噪声统计信息时,基于相关函数又给出了分布式自校正分量融合降阶滤波器.与各局部估计以及状态向量按标量加权融合估计相比,分量融合滤波具有更高的精度.仿真研究验证了其有效性.

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来源
《科学技术与工程》 |2006年第12期|1591-1595|共5页
作者
马静; 曲仲田; 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;

阿城市金京热电厂,阿城,150300;

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
广义系统; 最优信息融合; 自校正信息融合; 互协方差阵; 降阶滤波器;

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