黑龙江大学工程学报
黑龍江大學工程學報
흑룡강대학공정학보
JOURNAL OF HEILONGJIANG HYDRAULIC ENGINEERING COLLEGE
2015年
2期
74-79
,共6页
未知输入%观测丢失%乘性噪声%集中式融合滤波%线性无偏最小方差
未知輸入%觀測丟失%乘性譟聲%集中式融閤濾波%線性無偏最小方差
미지수입%관측주실%승성조성%집중식융합려파%선성무편최소방차
unknow n input%missing measurements%multiplicative noise%centralized fusion filter%linear unbiased minimum variance
对带未知观测输入和观测丢失的多传感器随机不确定系统设计了集中式融合滤波器。通过乘性噪声描述的随机不确定性存在于系统的状态和观测矩阵中。在没有观测干扰任何先验信息的情况下，应用线性无偏最小方差准则，设计了不依赖于未知观测输入的具有Kalman形式的集中式融合滤波器。仿真验证了算法的有效性。
對帶未知觀測輸入和觀測丟失的多傳感器隨機不確定繫統設計瞭集中式融閤濾波器。通過乘性譟聲描述的隨機不確定性存在于繫統的狀態和觀測矩陣中。在沒有觀測榦擾任何先驗信息的情況下，應用線性無偏最小方差準則，設計瞭不依賴于未知觀測輸入的具有Kalman形式的集中式融閤濾波器。倣真驗證瞭算法的有效性。
대대미지관측수입화관측주실적다전감기수궤불학정계통설계료집중식융합려파기。통과승성조성묘술적수궤불학정성존재우계통적상태화관측구진중。재몰유관측간우임하선험신식적정황하，응용선성무편최소방차준칙，설계료불의뢰우미지관측수입적구유Kalman형식적집중식융합려파기。방진험증료산법적유효성。
A centralized fusion filter is designed for a multi‐sensor stochastic uncertain system with unknown measurement inputs and missing measurements . The stochastic uncertainties are described by multiplicative noises existing in the state and measurement matrices of systems . A Kalman‐like centralized fusion filter independent of unknow n inputs is given by using the linear unbiased minimum variance criterion in the case that no prior information about unknow n inputs is available . A simulation example show s the effectiveness of the algorithms .
