带未知模型参数的自校正集中式融合信息滤波器

摘要：

对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统,通过系统辨识方法,能够获得模型参数和噪声统计的在线估值,然后把它们代入到基于信息矩阵的最优集中式融合滤波器,得到自校正集中式融合Kalman滤波器.应用动态误差系统分析(DESA)方法,证明了自校正集中式融合Kalman滤波器收敛于最优集中式融合Kalman滤波器,因此它有渐近全局最优性.应用于信号处理的仿真例子说明了其有效性.

关键词：多传感器信息融合、Kalman滤波、噪声方差估计、收敛性、动态误差系统分析方法

所属期刊栏目：10

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60874063;黑龙江省教育厅科学技术研究项目11553101;黑龙江科技学院引进人才启动基金07-48

在线出版日期：2011-01-28（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：8113-8118