带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器

• 作者: 邓自立 高媛
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 数学
• 关键词: 加权观测融合 自校正Kalman滤波器 收敛性 动态误差系统分析(DESA)方法 现代时间序列分析方法
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1669-1677
• 页数: 9页
• 分类号: O211.64
• 字数: 6082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2009.07.002

摘要

对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性.

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	高媛	黑龙江大学自动化系	33	376	12.0	17.0