带未知观测输入和观测丢失多传感器随机不确定系统的集中式融合滤波  

Centralized fusion filtering for stochastic uncertain systems with unknown measurement inputs and missing measurements

作　　者：逄崇雁 孙书利[1] 

机构地区：[1]黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨150080

出　　处：《黑龙江大学工程学报》2015年第2期74-79,共6页Journal of Engineering of Heilongjiang University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61174139);黑龙江省杰出青年基金资助项目(JC201412)

摘　　要：对带未知观测输入和观测丢失的多传感器随机不确定系统设计了集中式融合滤波器。通过乘性噪声描述的随机不确定性存在于系统的状态和观测矩阵中。在没有观测干扰任何先验信息的情况下,应用线性无偏最小方差准则,设计了不依赖于未知观测输入的具有Kalman形式的集中式融合滤波器。仿真验证了算法的有效性。A centralized fusion filter is designed for a multi‐sensor stochastic uncertain system with unknown measurement inputs and missing measurements . The stochastic uncertainties are described by multiplicative noises existing in the state and measurement matrices of systems . A Kalman‐like centralized fusion filter independent of unknow n inputs is given by using the linear unbiased minimum variance criterion in the case that no prior information about unknow n inputs is available . A simulation example show s the effectiveness of the algorithms .

关 键 词：未知输入 观测丢失 乘性噪声 集中式融合滤波 线性无偏最小方差 

分 类 号：TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]