【摘 要】
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对于带不同的局部动态模型和带相关噪声的多传感器系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程在线性最小方差最优信息融合准则,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权、标量加权的
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对于带不同的局部动态模型和带相关噪声的多传感器系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程在线性最小方差最优信息融合准则,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权、标量加权的分布式信息融合稳态Kalman滤波器、预报器、平滑器及相应的信息融合、Wiener状态估值器。提出了计算局部融合估计误差的互协方差阵的Lyapunov方程,可用于计算最优融合加权。在此基础上,用增广状态方法又提出了多传感器信息融合Wiener信号估值器及反卷积估值器。在跟踪系统中的仿真例子和数值仿真例子证明了本文提出结果的有效性。仿真例子表明,三种加权融合算法的精度无显著差异。采用按标量加权融合算法可明显减轻计算负担,便于实时应用。
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