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基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:O211.64[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]黑龙江大学自动化系,哈尔滨150080
  • 相关基金:国家自然科学基金(60374026)和黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
中文摘要:

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。

英文摘要:

For the muhisensor linear discrete time-invariant stochastic control systems with correlated measurement noises and with different measurement matrices, two weighted measurement fusion steady-state Kalman filtering methods are presented by using the weighted least squares(WLS) method. Based on the steady-state informa- tion filter, it is proved that they are functionally equivalent to the centralized fusion steady-state Kalman filtering method, so that they have their asymptotic global optimality, and can reduced the computational burden. Two numerical simulation examples for tracking systems verify the functional equivalence.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478