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两传感器最优观测融合解耦Wiener状态估值器

Two-sensor optimal measurement fusion decoupled Wiener state estimators
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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. 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 fihering, 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.
出处 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2005年第6期805-809,共5页 Journal of Natural Science of Heilongjiang University
基金 国家自然科学基金资助项目(60374026)
关键词 两传感器 观测数据融合 解耦Wiener滤波器 KALMAN滤波 two -sensor measurement data fusion decoupled Wiener state estimators Kalman filtering
  • 相关文献

参考文献3

  • 1GAN Q, HARRIS C J. Comparison of Two Measurement Fusion Methods for Kalman - Filter - Based Muhisensor Data Fusion [ J ]. IEEE Trans Aerospace and Electronic Systems,2001, 37( 1 ) :273 -279.
  • 2邓自立.自校正滤波理论及其应用-现代时间序列分析方法[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2001..
  • 3邓自立.自校正滤波理论及其应用-现代时间序列分析方法[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2000..

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