%0 Journal Article
%T 含未知参数的自校正融合Kalman滤波器及其收敛性
%A 陶贵丽
%A 邓自立
%J 自动化学报
%P 109-119
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1004.2012.00109
%X ？对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamicerrorsystemanalysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用,对带有色和白色观测噪声的多传感器多维自回归(Autoregressive,AR)信号,分别提出了AR信号模型参数估计的多维和多重偏差补偿递推最小二乘(Biascompensatedrecursiveleast-squares,BCRLS)算法,证明了两种算法的等价性,并且用DESA方法证明了它们的收敛性.在此基础上提出了AR信号的自校正融合Kalman滤波器,它具有渐近最优性.仿真例子说明了其有效性.
%K 多传感器信息融合
%K 自校正融合
%K 偏差补偿最小二乘法
%K 收敛性
%K 动态误差系统分析方法
%K Kalman滤波器
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17661.shtml