自校正信息融合Kalman平滑器

• 作者: 李春波 邓自立
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 多传感器信息融合 加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman平滑器
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 236-242,248
• 页数: 8页
• 分类号: O211.64
• 字数: 6060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.02.013

摘要

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑器.提出了一种按实现收敛性新概念,证明了自校正Kalman融合器按实现收敛于最优Kalman融合器,因而它具有渐近最优性.同单传感器自校正Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

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	李春波	黑龙江大学自动化系	20	71	5.0	7.0