| 两传感器自校正信息融合Kalman滤波器 |
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| 引用本文： | 邓自立,马建为,高媛.两传感器自校正信息融合Kalman滤波器[J].科学技术与工程,2003,3(4):321-324. |
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| 作者姓名： | 邓自立 马建为 高媛 |
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| 作者单位： | 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(69774019)，黑龙江省自然科学基金(F01-15) |
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| 摘 要： | 用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识，对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统，提出了自校正信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性。一个仿真例子说明了其有效性。
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| 关 键 词： | 自校正Kalman滤波器 传感器 信息融合 时间序列分析 线性离散随机系统 |
| 修稿时间： | 2003年4月3日 |
Two-sensor Self-tuning Information Fusion Kalman Filter |
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| DENG Zili,MA Jianwei,GAO Yuan.Two-sensor Self-tuning Information Fusion Kalman Filter[J].Science Technology and Engineering,2003,3(4):321-324. |
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| Authors: | DENG Zili MA Jianwei GAO Yuan |
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| Institution: | DENG Zili,MA Jianwei,GAO Yuan Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150080 |
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| Abstract: | Using the modem time series analysis method, based on the on-line identification of the autoregressive movingaverage(ARMA)innovation model,a self-tuning information fusion Kalman filter is presented for two-sensor linear discretestochastic systems of containing the unknown model parameters and noise variances, which has asymptotic optimality. A simu-lation example shows its effectiveness. |
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| Keywords: | information fusion identification self-tuning Kalman filter two-sensor |
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