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多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法 被引量：1
1
作者 李云 邢宗新 +3 位作者 李世军 金浩 赵明 张玉茹 《应用科技》 CAS 2012年第2期36-40,共5页
针对多传感器线性离散时不变随机控制系统,应用Kalmam滤波方法,基于状态空间模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,给出了多传感器按矩阵加权信息融合预测控制算法.该算法将信息融合Kalman滤波器和预测控制相结合,避免了求解复杂的Dio... 针对多传感器线性离散时不变随机控制系统,应用Kalmam滤波方法,基于状态空间模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,给出了多传感器按矩阵加权信息融合预测控制算法.该算法将信息融合Kalman滤波器和预测控制相结合,避免了求解复杂的Diophantine方程,可明显减轻计算负担.与单传感器情形相比,可显著提高控制精度.一个三传感器目标跟踪控制系统的仿真例子说明了算法的有效性和正确性. 展开更多
关键词 预测控制 信息融合 状态空间模型 矩阵加权
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复杂有色噪声广义系统信息融合Kalman滤波器 被引量：10
2
作者 宋国东 姜守达 林连雷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1195-1200,共6页
针对带复杂有色噪声的线性广义系统,提出了矩阵加权融合稳态Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统滤波问题转化为两个正常子系统滤波问题。通过状态增广与量测变换法将有色过程噪声、有色量测噪声化为白噪声,因此问题转化为带相关... 针对带复杂有色噪声的线性广义系统,提出了矩阵加权融合稳态Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统滤波问题转化为两个正常子系统滤波问题。通过状态增广与量测变换法将有色过程噪声、有色量测噪声化为白噪声,因此问题转化为带相关白噪声正常系统Kalman预报问题。基于线性最小方差意义与矩阵加权融合准则得到了复杂有色噪声作用下的广义系统融合Kalman预报器,进而得到带复杂有色噪声的原广义系统滤波器。该滤波加权融合算法精度高于各单传感器局部滤波器,低于集中式融合滤波器。Monte-Carlo仿真实验证明了该滤波融合算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 复杂有色噪声 卡尔曼 广义系统 矩阵加权融合准则
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基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器 被引量：3
3
作者 邓自立 高媛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期641-644,共4页
应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协... 应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协方差阵的公式.同单传感器情形相比,可提高估计精度.一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多通道ARMA信号 多传感器信息融合 按矩阵加权最优融合规则 WIENER滤波器 KALMAN滤波 方法
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基于LMI和BP网络的非线性矩阵加权次优融合算法
4
作者 郭航延 郝钢 《黑龙江大学工程学报（中英俄文）》 2024年第2期50-57,共8页
为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统融合估计问题,提出了一种改进的矩阵加权次优融合算法。利用舒尔补定理推导出线性最小方差意义下基于矩阵融合的最简约束条件。此约束条件可保证融合估计误差方差的正定性,以及所提出次优融合... 为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统融合估计问题,提出了一种改进的矩阵加权次优融合算法。利用舒尔补定理推导出线性最小方差意义下基于矩阵融合的最简约束条件。此约束条件可保证融合估计误差方差的正定性,以及所提出次优融合估计的一致性;基于线性矩阵不等式(LMI)提出了一种矩阵加权次优融合估计。考虑到LMI算法优化过程中存在的耗时问题,采用BP网络获取最优值;结合容积卡尔曼滤波算法(CKF),提出了基于LMI算法和BP网络的非线性矩阵加权次优融合算法。仿真分析结果证明了算法应用于非线性系统的有效性。 展开更多
关键词 矩阵加权次优融合 线性矩阵不等式 BP网络 容积卡尔曼滤波器
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两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器
5
作者 邓自立 高媛 《科学技术与工程》 2005年第17期1231-1234,共4页
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差... 应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 线性最小方差按矩阵加权融合估计 信息融合KaIman滤波器 信息融合Kalm.n平滑器
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自校正信息融合Kalman预报器
6
作者 李春波 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期513-518,共6页
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kal-man预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 矩阵加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman预报器
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多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：2
7
作者 邓自立 高媛 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第7期518-521,共4页
在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直... 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合准则 按对角阵加权 信息融合稳态Kalman滤波器
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按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：5
8
作者 邓自立 高媛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期870-874,共5页
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量... 为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多传感器 按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 实时信息融合 解耦信息融合Kalman滤波器 LYAPUNOV方程 现代时间序列分析方法
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两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：1
9
作者 高媛 毛琳 +1 位作者 梁佐江 邓自立 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2004年第2期52-54,共3页
应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一... 应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性. 展开更多
关键词 按对角阵加权最优信息融合准则 信息融合稳态Kalman滤波器 Riocati方程
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