面向跟踪系统的多传感器信息融合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法

发布时间：2018-04-01 01:38

  本文选题：不确定噪声方差　切入点：线性相关噪声　出处：《电子学报》2017年07期

【摘要】：对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的最大下界和最小上界.证明了保性能CI融合器的鲁棒精度高于原始CI融合器的鲁棒精度,且高于每个局部估值器的鲁棒精度,并用协方差椭圆给出精度关系的几何解释.一个跟踪系统的仿真例子验证了所提方法的正确性和有效性.
[Abstract]:For a multisensor system with linear correlation white noise with uncertain variance, according to the principle of minimax robust estimation, the Lyapunov equation method is used.Based on the parameterized representation of uncertain noise variance disturbances, two classes of robust guaranteed cost performance covariance crossover estimators (predictors, filters and smoother) are proposed. The maximum lower bound and the minimum upper bound of the precision deviation are given.It is proved that the robust accuracy of the guaranteed cost CI fusion is higher than that of the original CI and is higher than that of each local estimator. The geometric interpretation of the accuracy relationship is given by covariance ellipse.A simulation example of the tracking system verifies the correctness and effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 黑龙江大学自动化系;北华大学;
【基金】：国家自然科学基金(No.NSFC-60874063,No.NSFC-60374026)
【分类号】：TP202;TP212

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本文编号：1693426