自校正信息融合Kalman平滑器
邓自立
李春波
1.黑龙江大学,自动化系,黑龙江,哈尔滨,1500802.黑龙江大学,自动化系,黑龙江,哈尔滨,150080
摘要：对含未知噪声统计的多传感器系统,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,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑器.提出了一种按实现收敛性新概念,证明了自校正Kalman融合器按实现收敛于最优Kalman融合器,因而它具有渐近最优性.同单传感器自校正Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
关键词：多传感器信息融合加权融合MA新息模型系统辨识噪声方差估计自校正Kalman平滑器
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)黑龙江省重点实验室基金(F04-01)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 236-242,248 )
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