带未知模型参数和衰减观测率系统自校正分布式融合估计

摘要：

研究了带未知模型参数和衰减观测率多传感器线性离散随机系统的信息融合估计问题.在模型参数和衰减观测率未知的情形下,应用递推增广最小二乘(Recursive extend least squares,RELS)算法和加权融合估计算法提出了分布式融合未知模型参数辨识器;应用相关函数对描述衰减观测现象的随机变量的数学期望和方差进行在线辨识.将辨识后的模型参数、数学期望和方差代入到最优分布式融合状态滤波器中,获得了相应的自校正融合状态滤波算法.应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了算法的收敛性.仿真例子验证了算法的有效性.

关键词：递推增广最小二乘、相关函数、未知模型参数、未知衰减观测率、自校正融合估计

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金61573132

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：423-431