摘要:對于帶有未知模型參數(shù)和噪聲方差的多傳感器系統(tǒng),通過系統(tǒng)辨識方法,得到模型參數(shù)和噪聲方差的信息融合估計,將其代入到最優(yōu)分量按標(biāo)量加權(quán)融合Kalman預(yù)報器中,得到自校正信息融合Kalman預(yù)報器,實(shí)現(xiàn)了狀態(tài)分量的解耦。通過動態(tài)誤差系統(tǒng)分析(DESA)方法嚴(yán)格證明了提出的自校正Kalman預(yù)報器按一個實(shí)現(xiàn)收斂于最優(yōu)融合Kalman預(yù)報器,因此它有漸近最優(yōu)性。應(yīng)用信號處理的仿真例子驗證了其有效性。
關(guān)鍵詞:多傳感器信息融合; 解耦融合; 辨識; 收斂性分析; 自校正Kalman預(yù)報器
中圖分類號:TN911.734 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1004373X(2012)19005904