自校正信息融合Kalman预报器

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,可在线估计噪声统计,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预报器.证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高.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、矩阵加权融合、MA新息模型、系统辨识、噪声方差估计、自校正Kalman预报器

所属期刊栏目：6

分类号：O211.64(概率论与数理统计)

资助基金：中国科学院资助项目60374026;黑龙江省重点实验室基金

在线出版日期：2006-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：513-518