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最优和自校正观测融合状态估值器及其应用

郝钢  
【摘要】:对于多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到一个加权观测融合方程和一个等价的加权观测融合系统。在此基础上,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了两类稳态最优加权观测融合Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)。它与集中式观测融合算法相比,具有全局最优性和完全功能等价性,并且明显地降低了计算负担,便于实时应用。对于带未知噪声统计的多传感器系统,采用两段或递推增广最小二乘法和带死区的Gevers-Wouters算法,可在线估计子系统和融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数和未知噪声统计,进而提出了两类自校正加权观测融合Kalman估值器,并且对每类估值器提出了三种自校正加权观测融合算法。证明了它们的收敛性,即假如MA模型参数估计是一致的,则它们将收敛到当噪声统计已知时相应的全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性。在跟踪系统中的仿真例子说明了它们的有效性。


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