【摘要】：對于帶有不確定協(xié)方差線性相關白噪聲的多傳感器系統(tǒng),利用Lyapunov方程提出設計協(xié)方差交叉(CI)融合極大極小魯棒Kalman估值器(預報器、濾波器、平滑器)的一種統(tǒng)一方法.利用保守的局部估值誤差互協(xié)方差,提出改進的CI融合魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman估值器及其實際估值誤差方差最小上界,克服了用原始CI融合方法給出的上界具有較大保守性的缺點,改善了原始CI融合器魯棒精度.跟蹤系統(tǒng)的仿真例子驗證了所提出方法的正確性和有效性.
[Abstract]:For multisensor systems with uncertain covariance linear correlation white noise, a unified method for designing covariance cross-cross (CI) fusion maximal robust Kalman estimators (predictors, filters, smoother) is presented by using Lyapunov equation. By using conservative local estimation error covariance, an improved CI fusion robust steady-state Kalman estimator and the minimum upper bound of its actual estimation error variance are proposed, which overcomes the shortcoming that the upper bound given by the original CI fusion method is more conservative. The robust accuracy of the original CI fusion device is improved. A simulation example of the tracking system verifies the correctness and effectiveness of the proposed method.
【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)
【分類號】：TP212;TN713

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本文編號：2256256