自校正解耦融合Wiener状态预报器

摘要：

对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦信息融合Wiener状态预报器.它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器.证明了它的收敛性和渐近最优性.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、解耦融合、ARMA新息模型、辨识、自校正Wiener预报器、收敛性

所属期刊栏目：7

分类号：O21(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

在线出版日期：2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：948-954