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带不确定参数和噪声方差的鲁棒观测融合Kalman滤波器 被引量：2
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作者 杨春山 王雪梅 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期1635-1640,共6页
对带不确定参数和噪声方差的多传感器定常系统,引入虚拟白噪声补偿不确定参数,可将其转化为带已知参数和不确定噪声方差系统.应用极大极小鲁棒估值原理和加权最小二乘法,基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统,提出了鲁棒加权观测融... 对带不确定参数和噪声方差的多传感器定常系统,引入虚拟白噪声补偿不确定参数,可将其转化为带已知参数和不确定噪声方差系统.应用极大极小鲁棒估值原理和加权最小二乘法,基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统,提出了鲁棒加权观测融合Kalman滤波器,并证明了它与集中式融合鲁棒Kalman滤波器是等价的,且融合器的鲁棒精度高于每个局部滤波器鲁棒精度.一个Monte-Carlo仿真例子说明了如何寻求不确定参数的鲁棒域和如何搜索保守性较小的虚拟噪声方差上界. 展开更多
关键词 不确定多传感器系统 加权观测融合 极大极小鲁棒Kalman滤波器 虚拟白噪声 Lyapunov方程方法
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