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广义系统降阶分布式信息融合稳态Kalman滤波器
摘    要:针对带相关噪声的多传感器广义系统,提出一种分布式分量标量加权融合稳态降阶Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统转化两个等价的降阶子系统,将广义系统状态估计问题转为正常系统的状态估计问题,并求得任两个传感器子系统之间的稳态降阶滤波误差互协方差阵。兼顾融合精度和计算负担,以线性最小方差为融合准则,得到按分量标量加权的稳态Kalman滤波器。该滤波器避免了时刻计算协方差阵和融合权重明显减小了在线计算负担,便于实时应用。Monte Carlo仿真验证方法的有效性。


Reduced-order distributed information fusion steady-state Kalman filter for generalized systems
Abstract:
Keywords:
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