本文關鍵詞：不確定系統(tǒng)改進的魯棒協(xié)方差交叉融合穩(wěn)態(tài)Kalman預報器

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【摘要】：針對帶隨機參數(shù)和噪聲方差兩者不確定性的線性離散多傳感器系統(tǒng),利用虛擬噪聲補償隨機參數(shù)不確定性,原系統(tǒng)可轉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預報器及其誤差方差最小上界,并利用保守的局部預報誤差互協(xié)方差,提出改進的魯棒協(xié)方差交叉(Covariance intersection,CI)融合穩(wěn)態(tài)Kalman預報器及其誤差方差最小上界.克服了原始CI融合方法要求假設已知局部估值及它們的保守誤差方差的缺點和融合誤差方差上界具有較大保守性的缺點.證明了魯棒局部和融合預報器的魯棒性,并證明了改進的CI融合器魯棒精度高于原始CI融合器魯棒精度,且高于每個局部預報器的魯棒精度.一個仿真例子驗證了所提出結果的正確性和有效性.
【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;
【關鍵詞】： 不確定系統(tǒng) 協(xié)方差交叉融合 極大極小魯棒Kalman預報器 虛擬噪聲 Lyapunov方程方法
【基金】：國家自然科學基金(60874063,60374026) 黑龍江大學研究生創(chuàng)新科研項目(YJSCX2015-002HLJU)資助~~
【分類號】：TP202
【正文快照】： 信息融合估計的主要目的是得到系統(tǒng)狀態(tài)的一 個融合估值器,它是由多傳感器系統(tǒng)中的局部觀測數(shù)據(jù)或者局部狀態(tài)估值融合而成,它的精度要高于每一個局部估值的精度[1].隨著信息科學技術的發(fā)展,為了改善系統(tǒng)狀態(tài)的估計精度,多傳感器信息融合Kalman濾波引起了廣泛關注,已被應用到

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 丁德銳;夏登峰;費為銀;;一類不確定系統(tǒng)D穩(wěn)定和方差約束的魯棒H_∞控制[J];安徽工程科技學院學報(自然科學版);2006年03期

2 賴永波;屈百達;;多時滯不確定系統(tǒng)的模糊保性能H_∞控制[J];控制工程;2007年03期

3 費為銀;丁德銳;;一類不確定系統(tǒng)多約束下的魯棒H_∞控制[J];控制工程;2008年02期

4 徐湘元;;反推技術及其在不確定系統(tǒng)中的應用[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2009年11期

5 劉秀，

本文編號：638072