本文選題：多傳感器系統(tǒng) + 不確定噪聲方差��； 參考：《控制理論與應用》2016年07期

【摘要】：對帶丟失觀測和不確定噪聲方差的線性定常多傳感器系統(tǒng),引入虛擬噪聲將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為僅帶不確定噪聲方差的系統(tǒng).根據(jù)極大極小魯棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器及其實際方差最小上界,并利用保守的局部濾波誤差互協(xié)方差,提出一種改進的魯棒協(xié)方差交叉(covariance intersection,CI)融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器及其實際方差最小上界.證明了所提出的魯棒局部和融合濾波器的魯棒性,并證明了改進的CI融合器魯棒精度高于原始CI融合魯棒精度,且高于每個局部濾波器的魯棒精度.一個仿真例子驗證所提出結(jié)果的正確性和有效性.
[Abstract]:For linear time-invariant multisensor systems with lost observation and uncertain noise variance, virtual noise is introduced to transform the original system into one with only uncertain noise variance. Based on the minimax robust estimation principle, the local robust steady-state Kalman filter and its minimum upper bound of actual variance are proposed by using the Lyapunov equation method, and the covariance of the conservative local filtering error is used. An improved robust covariance cross covariance intersectionCI-based fusion steady-state Kalman filter and its real minimum upper bound of variance are proposed. The robustness of the proposed local and fusion filters is proved, and the robust accuracy of the improved CI fusion device is higher than that of the original CI fusion filter and the robust accuracy of each local filter. A simulation example is given to verify the correctness and validity of the proposed results.
【作者單位】： 黑龍江大學電子工程學院;黑龍江工商學院計算機系;
【基金】：國家自然科學基金項目(60874063,60374026) 黑龍江大學研究生創(chuàng)新科研項目(YJSCX2015 002HLJU)資助~~
【分類號】：TN713

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本文編號：1781226