【摘 要】
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推导出偏参数为矩阵形式的有偏卡尔曼滤波(BKF)的完整迭代过程,该算法在均方误差条件下优于卡尔曼滤波(KF),可以进一步提高估计的精度.将BKF与多传感器融合算法中的扩维融合和序贯式融合相结合,推导出多传感器扩维有偏卡尔曼滤波和多传感器序贯有偏卡尔曼滤波算法,并从理论上证明了多传感器序贯BKF融合在均方误差条件下优于扩维BKF融合.仿真实验结果表明:在均方误差条件下,多传感器扩维BKF融合和序贯BKF融合优于扩维KF融合和序贯KF融合,序贯BKF融合优于扩维BKF融合.
【机 构】
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中国石油大学(北京)自动化系,北京 102249;中海石油(中国)有限公司北京研究中心,北京 100028
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推导出偏参数为矩阵形式的有偏卡尔曼滤波(BKF)的完整迭代过程,该算法在均方误差条件下优于卡尔曼滤波(KF),可以进一步提高估计的精度.将BKF与多传感器融合算法中的扩维融合和序贯式融合相结合,推导出多传感器扩维有偏卡尔曼滤波和多传感器序贯有偏卡尔曼滤波算法,并从理论上证明了多传感器序贯BKF融合在均方误差条件下优于扩维BKF融合.仿真实验结果表明:在均方误差条件下,多传感器扩维BKF融合和序贯BKF融合优于扩维KF融合和序贯KF融合,序贯BKF融合优于扩维BKF融合.
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