| 多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器 |
| |
| 引用本文： | 揭慧,邓自立.多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器[J].科学技术与工程,2011,11(3). |
| |
| 作者姓名： | 揭慧 邓自立 |
| |
| 作者单位： | 黑龙江大学自动化系,哈尔滨,150080 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
| |
| 摘 要： | 对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均（ARMA）信号，应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器，用相关方法得到局部噪声方差估值器，然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA信号的全局最优分布式融合Kalman滤波器，提出了一种自校正分布式融合Kalman滤波器。用动态误差分析方法证明了它收敛于全局最优分布式Kalman滤波器，因而它具有渐近全局最优性。一个目标位置跟踪系统仿真例子说明了其有效性。
|
| 关 键 词： | 多传感器信息融合 分布式融合 自校正Kalman滤波器 收敛性 渐近全局最优 |
| 收稿时间： | 2010/11/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/11/10 0:00:00 |
Self-tuning Distributed Fusion Kalman Filter for Multisensor ARMA signals |
| |
| jie hui and dengzili.Self-tuning Distributed Fusion Kalman Filter for Multisensor ARMA signals[J].Science Technology and Engineering,2011,11(3). |
| |
| Authors: | jie hui and dengzili |
| |
| Institution: | JIE Hui,ZHANG Ming-bo,DENG Zi-li(Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150080,P.R.China) |
| |
| Abstract: | For the multisensor autoregressive moving average(ARMA)signals with unknown model parameters and unknown noise variance,using the recursive instrumental variable(RIV)method,the local estimators of the unknown parameters are obtained.Using correlation method,the local estimations of noise variances are obtained,and by averaging the local estimators,the information fusion estimators can be obtained.Substituting these fused estimators into the global optimal distributed Kalman filter of the ARMA signals,a self... |
| |
| Keywords: | multisensor information fusion distributed fusion self-tuning Kalman filter convergence asymptotical global optimality |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
