【摘 要】
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本文对自校正加权观测融合Kalman滤波器进行了研究。文章对于带未知噪声统计和带相同观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法,得到了加权观测融合方程.应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,提出一种自校正加权观测融合Kalman滤波器,并证明了它的收敛性.即假如MA模型参数估计是一致的,则它将收敛到当噪声统计已知的全局最优加权观测融合Kalman滤波器,因而
【机 构】
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黑龙江大学,自动化系,哈尔滨,150080
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本文对自校正加权观测融合Kalman滤波器进行了研究。文章对于带未知噪声统计和带相同观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法,得到了加权观测融合方程.应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,提出一种自校正加权观测融合Kalman滤波器,并证明了它的收敛性.即假如MA模型参数估计是一致的,则它将收敛到当噪声统计已知的全局最优加权观测融合Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性.一个带3传感器的跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
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