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信息融合稳态最优Kalman平滑器
Information Fusion Steady-state Optimal Kalman Smoother

作  者: ; ; ; ; ;

机构地区: 黑龙江大学自动化系

出  处: 《科学技术与工程》 2004年第3期172-175,共4页

摘  要: 应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优融合准则下 ,提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器 ,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。同单传感器Kalman平滑器相比 ,可提高平滑精度。 By the Kalman filtering method, based on the Riccati equation, under the linear minimum variance information fusion criterion, the two-sensor optimal fusion steady-state Kalman smoother weighted by matrices is presented, and the optimal weighting matrices and the minimum error variance matrix are given. Compared with the single sensor case, the smoothing accuracy is improved. A simulation example for the radar tracking system shows its effectiveness.

关 键 词: 信息融合状态估计 两传感器信息融合 最优融合 平滑器 滤波方法 矩阵加权

领  域: [电子电信]

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