标量及对角阵加权的序贯估计融合算法研究

被引:2
作者
王鹏
宋鹏云
张继业
机构
[1] 西南交通大学牵引动力国家重点实验室
关键词
多传感器; Kalman滤波; 加权估计融合; 序贯处理;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论]; TP212 [发送器(变换器)、传感器];
学科分类号
081202 ; 080202 ;
摘要
针对多传感器分布式估计融合系统,在最小化估计误差的协方差矩阵迹的准则下,采用标量加权及对角阵加权融合方法,提出了估计误差相关条件下的序贯处理式最优估计融合Kalman滤波器。该融合滤波器以两传感器估计融合算法为基础,对传感器采集信息依次进行融合计算,得到多传感器融合结果。比较两种算法与局部滤波器的估计精度,并进行了仿真。仿真结果表明了基于加权估计融合的序贯处理算法的可行性和有效性。
引用
收藏
页码:101 / 104
页数:4
相关论文
共 9 条
[1]   序贯处理的多传感器航迹融合算法研究 [J].
黄树峰 ;
秦超英 .
计算机工程与应用, 2010, 46 (16) :42-45
[2]   带反馈信息的多传感器航迹融合算法 [J].
黄树峰 ;
秦超英 ;
郭培荣 .
传感技术学报, 2009, 22 (11) :1591-1595
[3]  
建模与估计[M]. 科学出版社 , 邓自立, 2007
[4]  
多传感器信息融合及应用[M]. 电子工业出版社 , 何友等著, 2000
[5]   New approach to information fusion steady-state Kalman filtering [J].
Deng, ZL ;
Gao, Y ;
Mao, L ;
Li, Y ;
Hao, G .
AUTOMATICA, 2005, 41 (10) :1695-1707
[6]   Multi-sensor information fusion white noise filter weighted by scalars based on Kalman predictor [J].
Sun, SL .
AUTOMATICA, 2004, 40 (08) :1447-1453
[7]  
Multi-sensor optimal information fusion Kalman filter[J] . Shu-Li Sun,Zi-Li Deng.Automatica . 2004 (6)
[8]  
Federated square root filter for decentralized parallel processes .2 Carlson N A. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems . 1990
[9]  
Decentralized structuresfor parallel Kalman Filtering .2 Hashmipour H R,Roy S,Laub A J. IEEE Transactions on Automatic Control . 1998