10.3969/j.issn.1007-449X.2006.05.016
广义系统多传感器信息融合Kalman状态预报器
研究了广义离散随机线性系统的多传感器信息融合状态估计问题.依据Kalman滤波理论,在线性最小方差信息融合准则下,推导出广义系统分别按矩阵、对角阵和标量加权的三种多传感器信息融合Kalman预报器,并给出了两个广义子系统之间的预报误差互协方差阵的计算公式.仿真说明,融合后的Kalman预报器的精确度高于每一个子系统;按标量加权信息融合Kalman预报器与按矩阵加权和对角阵加权信息融合Kalman预报器相比,虽然精确度有所降低,但损失不明显,并可减少计算负担,便于实时应用.
广义系统、状态估计、多传感器信息融合、Kalman滤波、有色噪声
10
O211.64(概率论与数理统计)
国家自然科学基金60374024
2006-11-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
513-516,521