多傳感器最優(yōu)觀測(cè)融合狀態(tài)估值器及其應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、對(duì)于多傳感器系統(tǒng)，應(yīng)用信息濾波原理，基于改進(jìn)的Riccati方程、逆預(yù)報(bào)誤差方差陣方程和逆濾波誤差方差陣方程，提出了相應(yīng)的集中式觀測(cè)融合時(shí)變和穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器的三種快速算法，可避免高維矩陣求逆，明顯減小計(jì)算負(fù)擔(dān)。應(yīng)用Kalman濾波方法，對(duì)多傳感器觀測(cè)融合的兩種加權(quán)觀測(cè)融合算法，證明了同集中式觀測(cè)融合算法相比，它們具有全局最優(yōu)性和完全功能等價(jià)性。在此基礎(chǔ)上提出了兩種多傳感器加權(quán)觀測(cè)融合Kalman估值器(濾波器、預(yù)報(bào)器和平滑器)和

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