带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman滤波器

发布时间：2018-04-21 06:05

  本文选题：多传感器系统 + 不确定噪声方差　； 参考：《控制理论与应用》2016年07期

【摘要】：对带丢失观测和不确定噪声方差的线性定常多传感器系统,引入虚拟噪声将原系统转化为仅带不确定噪声方差的系统.根据极大极小鲁棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部鲁棒稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界,并利用保守的局部滤波误差互协方差,提出一种改进的鲁棒协方差交叉(covariance intersection,CI)融合稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界.证明了所提出的鲁棒局部和融合滤波器的鲁棒性,并证明了改进的CI融合器鲁棒精度高于原始CI融合鲁棒精度,且高于每个局部滤波器的鲁棒精度.一个仿真例子验证所提出结果的正确性和有效性.
[Abstract]:For linear time-invariant multisensor systems with lost observation and uncertain noise variance, virtual noise is introduced to transform the original system into one with only uncertain noise variance. Based on the minimax robust estimation principle, the local robust steady-state Kalman filter and its minimum upper bound of actual variance are proposed by using the Lyapunov equation method, and the covariance of the conservative local filtering error is used. An improved robust covariance cross covariance intersectionCI-based fusion steady-state Kalman filter and its real minimum upper bound of variance are proposed. The robustness of the proposed local and fusion filters is proved, and the robust accuracy of the improved CI fusion device is higher than that of the original CI fusion filter and the robust accuracy of each local filter. A simulation example is given to verify the correctness and validity of the proposed results.
【作者单位】： 黑龙江大学电子工程学院;黑龙江工商学院计算机系;
【基金】：国家自然科学基金项目(60874063,60374026) 黑龙江大学研究生创新科研项目(YJSCX2015 002HLJU)资助~~
【分类号】：TN713

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本文编号：1781226