| 非线性系统的异步多速率数据融合估计算法研究 |
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| 作者姓名： | 闫莉萍 邓志红 付梦印 |
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| 作者单位： | 北京理工大学自动化学院,北京,100081;北京理工大学自动化学院,北京,100081;北京理工大学自动化学院,北京,100081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,教育部创新团队支持计划资助项目 |
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| 摘 要： | 研究了一类非线性时变动态系统的状态估计问题,在不同传感器以不同采样率异步对同一目标进行观测时,提出了一种有效的数据融合估计算法.通过建立多尺度模型,将异步多速率系统形式转化为同步多速率系统;在每一步分别进行状态的预测和更新.在状态和观测预测时,采用强跟踪滤波(STF)算法;在状态更新时,采用有反馈分布式结构,顺序的利用每一个传感器的观测信息去更新状态的估计;从而基于给定的非线性系统模型,得到融合所有异步、多速率传感器观测信息的状态估计结果.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性.仿真结果验证了算法的有效性.
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| 关 键 词： | 数据融合 非线性系统 异步 多速率 强跟踪滤波 |
| 收稿时间： | 2008-12-11 |
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