自校正解耦信息融合Wiener状态估值器

摘要：

对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法.基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到估计噪声方差阵估值器,进而在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合则下,提出了自校正解耦信息融合Wiener状态估值器.它的精度比每个局部自校正Wiener状态估值器精度高.它实现了状态分量的解耦局部Wiener估值器和解耦融合Wiener估值器.证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它将收敛于噪声统计已知时的最优解耦信息融合Wiener状态估值器,因而它具有渐近最优性.一个带3传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

关键词：多传感器信息融合、解耦融合、辨识、噪声方差估计、自校正wiencr状态估值器

所属期刊栏目：25

分类号：O211.64(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60374026

在线出版日期：2008-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：753-758