科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2010年
33期
8113-8118
,共6页
多传感器信息融合%Kalman滤波%噪声方差估计%收敛性%动态误差系统分析方法
多傳感器信息融閤%Kalman濾波%譟聲方差估計%收斂性%動態誤差繫統分析方法
다전감기신식융합%Kalman려파%조성방차고계%수렴성%동태오차계통분석방법
对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器.应用动态误差系统分析(DESA)方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性.应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性.
對于帶未知模型參數和譟聲統計的多傳感器繫統,通過繫統辨識方法,能夠穫得模型參數和譟聲統計的在線估值,然後把它們代入到基于信息矩陣的最優集中式融閤濾波器,得到自校正集中式融閤Kalman濾波器.應用動態誤差繫統分析(DESA)方法,證明瞭自校正集中式融閤Kalman濾波器收斂于最優集中式融閤Kalman濾波器,因此它有漸近全跼最優性.應用于信號處理的倣真例子說明瞭其有效性.
대우대미지모형삼수화조성통계적다전감기계통,통과계통변식방법,능구획득모형삼수화조성통계적재선고치,연후파타문대입도기우신식구진적최우집중식융합려파기,득도자교정집중식융합Kalman려파기.응용동태오차계통분석(DESA)방법,증명료자교정집중식융합Kalman려파기수렴우최우집중식융합Kalman려파기,인차타유점근전국최우성.응용우신호처리적방진례자설명료기유효성.
