多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器

用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。

两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了两传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。为实现最优融合,分别提出了计算局部滤波稳态误差方差和协方差阵的Lyapunov方程和拟Lyapunov方程及其迭代算法,并证明了算法的收敛性。一个仿真例子说明了其有效性。

多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器

提出一种新的标量加权多传感器线性最小方差意义下的最优信息融合准则.该准则考虑了局部估计误差之间的相关性,只需计算加权标量系数,避免了加权矩阵的计算,明显减小了计算量,便于实时应用.运用稳态Kalman滤波理论,基于该融合准则,给出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器.在所有局部滤波器达到稳态时,只需一次融合便可获得信息融合稳态滤波器,算法简单.仿真例子验证了其有效性.

带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器

基于标量加权多传感器线性最小方差最优信息融合准则,对被多传感器观测的带有色观测噪声的离散线性随机控制系统,提出了一种具有两层融合结构的标量加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于相应的带相关噪声系统的最优信息融合稳态Kalman预报器.最优信息融合稳态预报器可在所有局部预报器达到稳态时,通过一次融合获得,且任两个子系统之间的稳态预报误差互协方差阵可通过任选初值迭代求得,并证明了它的收敛性.通过将它应用到带三个传感器的雷达跟踪系统验证了其有效性.

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.

基于稳态Kalman滤波的两种观测融合方法的功能等价性

目前有两种最优观测数据融合方法:一种(方法Ⅰ)是增大观测向量维数方法,另一种(方法Ⅱ)是加权方法。对于带相同观测阵和带独立白噪声的多传感器系统,基于稳态Kalman滤波,证明了两种最优观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的稳态Kalman滤波器、预报器和平滑器,白噪声估值器及信号估值器在数值上分别是恒同的。在这种情况下,用方法Ⅱ不仅可获得全局最优融合估计,而且可显著地减小计算负担。

带未知系统偏差的自适应Kalman预报新方法

本文提出了一种有效的带未知系统偏差的自适应Kalman预报新方法.应用状态空间方法和现代时间序列分析方法,基于输出预报器,给出了线性离散定常系统自适应最优状态和偏差联合预报方法,仿真例子说明了新方法的有效性.

基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度分析

Kalman滤波器稳态条件下的卫星钟差预报精度可作为评估星地时间同步性能的重要依据,研究了基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度问题。在卫星钟差包括3阶白噪声情况下,建立了卫星钟差的状态方程和测量方程,利用离散Riccati方程的非递归代数解,得到了Kalman滤波器的稳态解,进一步得到了卫星钟差预报误差,做了典型参数情况下的数值分析。

基于Kalman滤波的通用和统一的白噪声估计方法

用射影理论,基于Kalman滤波提出了通用和统一的白噪声估计方法,可统一解决带非零均值相关噪声的线性离散时变随机控制系统的白噪声滤波、平滑和预报问题.提出了输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,最优和稳态白噪声估值器,固定点、固定滞后和固定区间白噪声平滑器,白噪声新息滤波器和Wiener滤波器.它可应用于石油地震勘探信号处理和状态估计,为解决信号和状态估计问题,提供了新的途径和工具.关于Bernoulli-Gaussian白噪声估值器的仿真例子说明了其有效性.

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。

具有未知系统偏差的自适应Kalman平滑器

提出一种有效的具有未知系统伯差的自适应Ｋａｌｍａｎ平滑器．应用状态空间方法和ＡＲＭＡ新息模型，基于白噪声估值器和输出预报器，给出线性离散定常系统自适应最优状态和偏差联合Ｋａｌｍａｕ平滑器，最后给出仿真实例．