| 自校正信息融合Kalman预报器 |
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| 作者姓名： | 李春波 邓自立 |
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| 作者单位： | 黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080;黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（60374026）和黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助 |
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| 摘 要： | 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
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| 关 键 词： | 多传感器信息融合 矩阵加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman预报器 |
| 文章编号： | 1671-1815(2006)3-0513-06 |
| 收稿时间： | 2005-11-19 |
| 修稿时间： | 2005-11-19 |
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