【摘 要】
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基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对带多传感器的离散线性时滞随机系统,通过状态增广方法,给出了一种分布式加权融合最优Kalman滤波器,它要求高维计算.为了减小计算负担,又给出了一种分布式加权融合次优Kalman滤波器,避免了状态增广所引起的高维计算,计算量小,便于实时应用.仿真例子验证了其有效性.
【机 构】
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黑龙江大学,自动化系,哈尔滨,150080
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基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对带多传感器的离散线性时滞随机系统,通过状态增广方法,给出了一种分布式加权融合最优Kalman滤波器,它要求高维计算.为了减小计算负担,又给出了一种分布式加权融合次优Kalman滤波器,避免了状态增广所引起的高维计算,计算量小,便于实时应用.仿真例子验证了其有效性.
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