带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器.pdf

第27卷第3期 计算机仿真 2010年3月 文章编号：1006—9348(2010)03—0106—05 带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器 陶贵丽，刘文强，于海英 (黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，黑龙江哈尔滨150027) 摘要：对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器为广义离散随机线性系统，应用奇异值分解，将其变换为等 价的两个降阶多传感器子系统，提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题。为了提高精度，采用Kalman滤波方法， 在线性最小方差按块对角阵最优加权融合准则下，给出r按矩阵加权解耦的分布式Kalman滤波器，町减少计算负担和改善 局部滤波精度。为了计算最优加权，提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个MonteCarlo仿真例子说明了方法的有 效性。 关键词：广义系统；多传感器信息融合；最优加权融合；奇异值分解 中图分类号：0211．64文献标识码：A KalmanFilterwithColouredObservationNoisesfor DescriptorSystems TAO Gui—li，LIUWen—qiang，YUHai—ying Institute and andInformation ofScience (Computer EngineeringCollege，Heilongjiang Technology， Harbin Heilongjiang，150027，China) muhisensorwhichisakindofdiscrete—timestochasticlinear with ABSTRACT：For systemsautoregressivemoving observation the value two reducedor- average(ARMA)colorednoises，usingsingulardecomposition，theequivalent ofmultisensor state is dermultisensor are the informationfusion subsystemsobtained，andproblem filteringpresen— ted．Basedonthelinearminimumv撕Rnce fusionrules distribu- weighted matrices，a optimal bydiagonal decoupled tedKalmanfilter matriceq$is theKalman Canreducethecom— weightedby presentedbyusing filteringmethod．They can thelocal orderto