有失序量测的随机卡尔曼滤波状态更新最优解

• 作者: 朱允民 王东华
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 随机参数矩阵卡尔曼滤波 精确状态更新方程 线性估计理论 失序量测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1271-1274
• 页数: 4页
• 分类号: O211.64
• 字数: 3342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.05.11

摘要

在中心式多传感器跟踪系统中,经常会出现同一目标的量测没有按照正常的时间顺序到达处理中心的现象.如何利用(相对当前最新时刻而言)负时点的失序量测本更新状态的问题在现实的多传感器系统中普遍存在.对于具有确定性参数矩阵的卡尔曼滤波, Bar-Shalom于2002年给出了利用失序量测的最优状态更新估计方程.本文作者将此结果进一步推广到了具有随机参数矩阵的卡尔曼滤波,给出了利用失序量测对当前状态的最优更新估计方程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱允民	四川大学数学学院国家信息控制实验室	29	113	6.0	9.0
2	王东华	四川大学数学学院国家信息控制实验室	2	2	1.0	1.0