一种新的带白噪声估值器的固定滞后Kalman平滑器

本文基于经典 Kalm an滤波器和 Mendel的输入白噪声估值器 ,应用射影理论 ,提出了一种新的带白噪声估值器的最优固定滞后 Kalm an平滑器 ,且给出了平滑增益阵和平滑误差方差阵新算法 ,避免了计算滤波和预报误差方差阵的逆矩阵 ,减少了计算负担 .还提出了相应的稳态次优固定滞后 Kalm an平滑器 ,它具有渐近稳定性 .仿真例子说明了所提出的结果的有效性 .

一种新的固定滞后最优Kalman平滑器

基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。

多模型多传感器信息融合Kalman平滑器

基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量加权信息融合稳态平滑器,它计算量小,便于实时应用.并给出了两个子系统之间的平滑误差互协方差阵的计算公式.仿真例子验证了其有效性.