带不确定参数和噪声方差的鲁棒观测融合Kalman滤波器

摘要：

对带不确定参数和噪声方差的多传感器定常系统,引入虚拟白噪声补偿不确定参数,可将其转化为带己知参数和不确定噪声方差系统.应用极大极小鲁棒估值原理和加权最小二乘法,基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统,提出了鲁棒加权观测融合Kalman滤波器,并证明了它与集中式融合鲁棒Kalman滤波器是等价的,且融合器的鲁棒精度高于每个局部滤波器鲁棒精度.一个Monte-Carlo仿真例子说明了如何寻求不确定参数的鲁棒域和如何搜索保守性较小的虚拟噪声方差上界.

关键词：不确定多传感器系统、加权观测融合、极大极小鲁棒Kalman滤波器、虚拟白噪声、Lyapunov方程方法

所属期刊栏目：32

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目60874063,60374026资助.Supported by National Natural Science Foundation of China 60874063, 60374026

在线出版日期：2016-03-08（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：1635-1640