自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析
邓自立
郝钢
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：对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器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观测融合自校正Kalman估值器噪声方差估计收敛性分析现代时间序列分析方法
分类号：O211.64(概率论与数理统计)
资助基金：国家自然科学基金资助项目(60874063)国家自然科学基金资助项目(60374026)
论文发表日期：2008-01-01
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( 845-852 )
英文信息