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两传感器最优观测融合解耦Wiener状态估值器
引用本文:崔崇信,邓自立.两传感器最优观测融合解耦Wiener状态估值器[J].黑龙江大学自然科学学报,2005,22(6):805-809.
作者姓名:崔崇信  邓自立
作者单位:黑龙江大学,电子工程学院,黑龙江,哈尔滨,150080;黑龙江大学,电子工程学院,黑龙江,哈尔滨,150080
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60374026)
摘    要:基于观测数据融合功能等价性原理,利用加权方法合并两传感器系统的各传感器的观测方程为一个最优融合观测方程,可得到全局最优稳态Kalman滤波器,进而可得到等价的解耦W iener状态估值器.可统一处理滤波、预报和平滑问题.且它可减小计算负担,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性.

关 键 词:两传感器  观测数据融合  解耦Wiener滤波器  Kalman滤波
文章编号:1001-7011(2005)06-0805-05
修稿时间:2004年6月14日

Two-sensor optimal measurement fusion decoupled Wiener state estimators
CUI Chong-xin,DENG Zi-li.Two-sensor optimal measurement fusion decoupled Wiener state estimators[J].Journal of Natural Science of Heilongjiang University,2005,22(6):805-809.
Authors:CUI Chong-xin  DENG Zi-li
Abstract:Based on the functional equivalence principle of the measurement data fusion,combining the measurement equations of two-sensor into an optimal fused measurement equation by the weighting method,the globally optimal steady-state Kalman estimators can be obtained.Based on this,the equivalent decoupled Wiener state estimators are presented,which can handle the filtering,prediction,and smoothing problems in a unified framework,and which can reduce the computational burden,and are suitable for real time applications.A simulation for target tracking shows their effectiveness.
Keywords:two-sensor  measurement data fusion  decoupled Wiener state estimators  Kalman filtering
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