带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman滤波器

摘要：

对带丢失观测和不确定噪声方差的线性定常多传感器系统,引入虚拟噪声将原系统转化为仅带不确定噪声方差的系统。根据极大极小鲁棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部鲁棒稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界,并利用保守的局部滤波误差互协方差,提出一种改进的鲁棒协方差交叉(covariance intersection, CI)融合稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界。证明了所提出的鲁棒局部和融合滤波器的鲁棒性,并证明了改进的CI融合器鲁棒精度高于原始CI融合鲁棒精度,且高于每个局部滤波器的鲁棒精度。一个仿真例子验证所提出结果的正确性和有效性。

关键词：多传感器系统、不确定噪声方差、丢失观测、协方差交叉(CI)融合、极大极小鲁棒Kalman滤波器、Lyapu-nov方程方法

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分类号：O211.64(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金项目60874063,60374026;黑龙江大学研究生创新科研项目YJSCX2015-002HLJU

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：973-979