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摘要:
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法.应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器.可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部滤波精度.证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系.为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.
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文献信息
篇名 广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器
来源期刊 科学技术与工程 学科 数学
关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 降阶状态估值器 Kalman滤波方法
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 661-668
页数 8页 分类号 O211.64
字数 6858字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2006.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓自立 黑龙江大学自动化系 194 1408 19.0 25.0
2 陶贵丽 黑龙江大学自动化系 4 36 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
广义系统
多传感器信息融合
最优加权融合
奇异值分解
降阶状态估值器
Kalman滤波方法
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科学技术与工程
旬刊
1671-1815
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大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
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chi
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