【摘 要】
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多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样,其中,各传感器之间的观测噪声相关系统得到广泛研究.但在实际应用中,噪声相关系统的状态向量还可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,使得估计误差方差阵可能是奇异的.理论上这些先验信息有利于更精确的估量,但现有的融合算法存在局限性,无法应用于这类情况.针对此类问题,基于线性最小均方误差(MMSE)准则,提出了最优加权的估计融合算法.通过仿真,将最优加权的估计融合算法与中心式融合算法进行对比分析,比较了两种算法的估计误差,数值结果验证了该算法的有效性.
【机 构】
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四川大学数学学院,成都610065;电子信息控制重点实验室,成都610063
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多传感器的线性随机动态估计系统复杂多样,其中,各传感器之间的观测噪声相关系统得到广泛研究.但在实际应用中,噪声相关系统的状态向量还可能受到各种约束,如:等式约束、不等式约束、运动学定律等,使得估计误差方差阵可能是奇异的.理论上这些先验信息有利于更精确的估量,但现有的融合算法存在局限性,无法应用于这类情况.针对此类问题,基于线性最小均方误差(MMSE)准则,提出了最优加权的估计融合算法.通过仿真,将最优加权的估计融合算法与中心式融合算法进行对比分析,比较了两种算法的估计误差,数值结果验证了该算法的有效性.
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