科创中国

自校正解耦融合Kalman预报器及其收敛性

原文链接：万方

• 作者：

  周广兴,陶贵丽,李明学,陈玉刚

• 摘要：

  对于带有未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,通过系统辨识方法,得到模型参数和噪声方差的信息融合估计,将其代入到最优分量按标量加权融合Kalman预报器中,得到自校正信息融合Kalman预报器.实现了状态分量的解耦.通过动态误差系统分析(DESA)方法严格证明了提出的自校正Kalman预报器按一个实现收敛于最优融合Kalman预报器,因此它有渐近最优性.应用信号处理的仿真例子验证了其有效性.

• 关键词：

  多传感器信息融合 解耦融合 辨识 收敛性分析 自校正Kalman预报器

• 作者单位：

  黑龙江科技学院计算机与信息工程学院

• 基金项目：

  黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11553102)

• 来源期刊：

  现代电子技术

• 年，卷(期)：

  2012019