| 两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器 |
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| 引用本文： | 邓自立,高媛,马建为.两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器[J].科学技术与工程,2003,3(3):213-215. |
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| 作者姓名： | 邓自立 高媛 马建为 |
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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： | 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型提出了两传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。为实现最优融合，分别提出了计算局部滤波稳态误差方差和协方差阵的Lyapunov方程和拟Lyapunov方程及其迭代算法，并证明了算法的收敛性。一个仿真例子说明了其有效性。
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| 关 键 词： | 传感器 最优信息融合 稳态Kalman滤波器 稳态误差方差 Lyapunov方程 迭代算法 |
| 文章编号： | 1671-1815(2003)03-0213-03 |
| 修稿时间： | 2003年2月12日 |
Two-Sensor Information Fusion Steady-State Optimal Kalman Filter |
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| DENG Zili,CAO Yuan,MA Jianwei.Two-Sensor Information Fusion Steady-State Optimal Kalman Filter[J].Science Technology and Engineering,2003,3(3):213-215. |
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| Authors: | DENG Zili CAO Yuan MA Jianwei |
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| Institution: | DENG Zili,CAO Yuan,MA Jianwei Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150080 |
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| Abstract: | Using the modern time series analysis method, based on Ihe antoregressive moving average (ARMA) innovationmodel, two-sensor optimal information fusion steady-state Kalman filter is presented. In order to realize optimal fusion, theLyapunov and quasi-Lyapunov equations for the variance and covariance matrices of local filtering errors, and their iterated al-gorithms are presented, and the convergence of algorithms is proved. A simulation example shows its effectiveness. |
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| Keywords: | optimal information fusion two-sensor steady--state Kalman filter Lyapunov equation |
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