带多层融合结构的广义系统Kalman融合器

摘要：

对带多传感器的线性离散随机广义系统,用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(Autoregressive moving average, ARMA)新息模型和白噪声估计理论,提出了带三层融合结构的分布式稳态Kalman融合器,它由两个加权融合器和两个复合融合器组成.第一层给出子系统状态融合器,实现了每个子系统分量解耦融合;第二层给出变换后状态融合器,实现了两个子系统的解耦融合;第三层给出原始状态融合器,它可统一处理状态融合滤波、平滑和预报问题.为计算最优加权阵,给出了计算局部估计误差互协方差阵公式,证明了它的精度比每个局部估值器精度高.Monte Carlo的仿真实例说明了其有效性.

关键词：多传感器信息融合、广义系统、Kalman滤波器、多层融合、解耦融合、现代时间序列分析方法

所属期刊栏目：34

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60374026;黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室科学技术研究项目DZZD2006-16;黑龙江省教育厅科学技术研究项目11521214

在线出版日期：2008-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：639-646