文献类型：期刊文章

作　　者：邓自立[1]

机构地区：[1]黑龙江大学自动化系,黑龙江哈尔滨150080

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：319-323

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：对于基于K alm an滤波的多传感器数据融合,有两种最优观测融合方法:第一种是集中式观测融合方法,它是通过增加观测向量的维数合并多传感器数据,而第二种是分布式观测融合方法,它是在线性最小方差准则下,通过加权合并多传感器数据,但观测向量维数不变.在数据融合所用的传感器带有相同观测阵的情形下,本文用K alm an证明了两种观测融合方法是完全功能等价的,即用两种方法得到的K alm an估值器(滤波器,预报器,平滑器),信号估值器和白噪声估值器分别在数值上是相等的.在这种情形下,第二种方法不仅可给出像第一种方法一样的全局最优融合估计,而且可明显减小计算负担,便于实时应用.一个数值例子说明了其正确性.

关 键 词：多传感器数据融合 集中式观测融合  加权观测融合 KALMAN滤波 功能等价性  

分 类 号：TP202.4]