摘要
迄今对各种次优数据关联算法的性能评估通常只是在算法间相互比较的基础上进行的,缺乏各算法绝对次优程度的量化说明。本文对量测不确定性条件下多传感器融合系统状态估计的Cramér-Rao下限进行了研究,对M.L.Hernandez的成果做了进一步推广,给出了量测不确定性条件下具有不同观测噪声统计特征的多传感器融合滤波系统估计CRLB的计算公式。最后对多个参数与稳态CRLB间的关系进行了仿真实验,并指出有关文献中存在的错误。
Cramer - Rao low bound of dissimilar multiple sensors filtering system with measurement origin uncertainties are derived, effects of various parameters on steady state CRLB are analyzed via simulation, and a mistake about these effects in a related foreign literature is pointed out.
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2006年第6期58-61,共4页
Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition)
基金
军队专项科研基金资助项目
关键词
离散时间系统
滤波
性能
discrete time
filtering
performance
low bound
