基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态与参数联合估计

被引：39

作者：

文成林

陈志国

周东华

机构：

[1] 河南大学计算机与信息工程学院,河南大学计算机与信息工程学院,清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室河南开封清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室,北京,河南开封,北京

来源：

电子学报 | 2002年 / 11期

基金：

河南省杰出青年科学基金;

关键词：

强跟踪滤波器; 融合估计; 渐消因子; 动态系统; Kalman滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP14 [自动信息理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证 ;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题 ,从而丰富和发展了多源信息融合理论

引用

页码：1715 / 1717

页数：3

共 8 条

[1]

多传感器单模型动态系统多尺度数据融合 [J].