| 广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器 |
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| 引用本文： | 陶贵丽 邓自立. 广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器[J]. 科学技术与工程, 2006, 6(6): 661-668 |
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| 作者姓名： | 陶贵丽 邓自立 |
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| 作者单位： | 黑龙江大学,自动化系,哈尔滨,150080;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（60374026）和黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助 |
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| 摘 要： | 对于带多传感器的广义线性离散随机系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法，在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下，分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。
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| 关 键 词： | 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 降阶状态估值器 Kalman滤波方法 |
| 文章编号： | 1671-1815(2006)06-0661-08 |
| 收稿时间： | 2005-12-05 |
| 修稿时间： | 2005-12-05 |
Multisensor Distributed Fusion Reduced Order Kalman Filter for Descriptor Systems |
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| TAO Guili,DENG Zili. Multisensor Distributed Fusion Reduced Order Kalman Filter for Descriptor Systems[J]. Science Technology and Engineering, 2006, 6(6): 661-668 |
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| Authors: | TAO Guili DENG Zili |
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