按对角阵加权信息融合Kalman滤波器

为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.

两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.

多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器

在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。

一种改进的联邦滤波算法及其应用研究

提出了一种基于对角阵加权的改进联邦滤波算法。根据该方法,在全局融合过程中只需计算加权对角阵的每个标量元素,避免了加权矩阵的求逆运算,提高了计算稳定性,减少了计算量。因此,非常有利于实时应用。仿真算例说明该方法是有效的。