带不确定协方差线性相关白噪声系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman估值器
发布时间：2018-10-08 09:24
【摘要】：对于带有不确定协方差线性相关白噪声的多传感器系统,利用Lyapunov方程提出设计协方差交叉(CI)融合极大极小鲁棒Kalman估值器(预报器、滤波器、平滑器)的一种统一方法.利用保守的局部估值误差互协方差,提出改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器及其实际估值误差方差最小上界,克服了用原始CI融合方法给出的上界具有较大保守性的缺点,改善了原始CI融合器鲁棒精度.跟踪系统的仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.
[Abstract]:For multisensor systems with uncertain covariance linear correlation white noise, a unified method for designing covariance cross-cross (CI) fusion maximal robust Kalman estimators (predictors, filters, smoother) is presented by using Lyapunov equation. By using conservative local estimation error covariance, an improved CI fusion robust steady-state Kalman estimator and the minimum upper bound of its actual estimation error variance are proposed, which overcomes the shortcoming that the upper bound given by the original CI fusion method is more conservative. The robust accuracy of the original CI fusion device is improved. A simulation example of the tracking system verifies the correctness and effectiveness of the proposed method.
【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)
【分类号】：TP212;TN713
本文编号：2256256
[Abstract]:For multisensor systems with uncertain covariance linear correlation white noise, a unified method for designing covariance cross-cross (CI) fusion maximal robust Kalman estimators (predictors, filters, smoother) is presented by using Lyapunov equation. By using conservative local estimation error covariance, an improved CI fusion robust steady-state Kalman estimator and the minimum upper bound of its actual estimation error variance are proposed, which overcomes the shortcoming that the upper bound given by the original CI fusion method is more conservative. The robust accuracy of the original CI fusion device is improved. A simulation example of the tracking system verifies the correctness and effectiveness of the proposed method.
【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)
【分类号】：TP212;TN713
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，本文编号：2256256
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