控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2009年
2期
174-178
,共5页
多传感器信息融合%加权观测融合%相关观测噪声%Kalman滤波器%全局最优性
多傳感器信息融閤%加權觀測融閤%相關觀測譟聲%Kalman濾波器%全跼最優性
다전감기신식융합%가권관측융합%상관관측조성%Kalman려파기%전국최우성
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时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它们在数值上恒等于相应的集中式观测融合Kalman估值器,因而具有全局最优性.但是它们可明显减轻计算负担.数值仿真例子验证了它们在功能上等价于集中式观测融合Kalman估值器.
對于帶相關觀測譟聲和帶不同觀測陣的多傳感器線性離散時變隨機控製繫統,用加權最小二乘法(WLS)提齣瞭兩種加權觀測融閤Kalman估值器,它們包括狀態濾波、狀態預報和狀態平滑.基于信息濾波器形式下的Kalman濾波器,證明瞭在相同初值下,它們在數值上恆等于相應的集中式觀測融閤Kalman估值器,因而具有全跼最優性.但是它們可明顯減輕計算負擔.數值倣真例子驗證瞭它們在功能上等價于集中式觀測融閤Kalman估值器.
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