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1.
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差最优融合准则下,提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。同单传感器Kalman平滑器相比,可提高平滑精度。一个雷达跟踪系统的仿真例子证明了其有效性。  相似文献   
2.
基于稳态Kalman滤波的两种观测融合方法的功能等价性   总被引:1,自引:1,他引:1  
目前有两种最优观测数据融合方法:一种(方法Ⅰ)是增大观测向量维数方法,另一种(方法Ⅱ)是加权方法。对于带相同观测阵和带独立白噪声的多传感器系统,基于稳态Kalman滤波,证明了两种最优观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的稳态Kalman滤波器、预报器和平滑器,白噪声估值器及信号估值器在数值上分别是恒同的。在这种情况下,用方法Ⅱ不仅可获得全局最优融合估计,而且可显著地减小计算负担。  相似文献   
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