| 基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法 |
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| 引用本文： | 李俊,王雪平,张福斌.基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法[J].火力与指挥控制,2007,32(3):82-84. |
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| 作者姓名： | 李俊 王雪平 张福斌 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学,陕西,西安,710072
2. 西北工业大学,陕西,西安,710072;91100部队,浙江,宁波,315040 |
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| 基金项目： | 教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点.仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能.
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| 关 键 词： | 时间序列分析 ARMA模型 卡尔曼滤波器 自校正滤波器 信息融合 自校正 卡尔曼滤波器 信息融合算法 Kalman Filter based Fusion 稳态最优 滤波性能 情况 仿真结果 统计特性 噪声 模型参数 系统 方法 ARMA 设计 |
| 文章编号： | 1002-0640(2007)03-0082-03 |
| 修稿时间： | 2006年5月25日 |
Information Fusion based on the Self-Tuning Kalman Filter |
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| LI Jun,WANG Xue-ping,ZHANG Fu-bin.Information Fusion based on the Self-Tuning Kalman Filter[J].Fire Control & Command Control,2007,32(3):82-84. |
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| Authors: | LI Jun WANG Xue-ping ZHANG Fu-bin |
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| Abstract: | A new self-tuning Kalman filter based on ARMA model has been designed to avoid the flaw of classical Kalman filter which needs to accurately know the model parameter and statistical characteristic of noise in system.The simulation results show that the filtering performance of the self-tuning Kalman filter is very close to the classical Kalman filter.Information fusion based on the self-tuning Kalman filter is close to information fusion based on the classical Kalman filter. |
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| Keywords: | time series analysis ARMA Kalman filter self-tuning filter information fusion |
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