带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器

摘要：

应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性最小方差信息融合准则下,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器,其中,按标量加权可明显减少计算负担,便于实时应用.一个仿真例子说明了两种方法引出相同的结果,但构造ARMA新息模型时必须进行左素分解,且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著差异.

关键词：现代时间序列分析方法、Kalman滤波方法、跟踪系统、信息融合Kalman跟踪滤波器

所属期刊栏目：5

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

在线出版日期：2005-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-18