广义系统多传感器信息融合Kalman状态预报器

摘要：

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.

关键词：广义系统、状态估计、多传感器信息融合、Kalman滤波、有色噪声

所属期刊栏目：10

分类号：O211.64(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金60374024

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：513-516,521