自校正分布式信息融合Kalman平滑器

摘要：

本文针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,提出了自校正标量加权信息融合Kalman平滑器,并证明了它的渐近最优性.与单传感器Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

关键词： 多传感器系统 信息融合 噪声 平滑问题 Kalman滤波器

作者: 邓自立 李春波

作者单位: 黑龙江大学,自动化系,哈尔滨,150080

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006中国控制与决策学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 677-681

在线出版日期: 2006-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）