【摘 要】
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在实际工程应用中,多传感器目标系统中常常出现随机的全部或部分测量丢失现象,这时递推误差协方差阵(ECM)是一个随机过程;针对多传感器通道探测概率小于1的不完全量测,给出了估计误差协方差系统统计意义下稳定性的条件和稳态Kalman滤波的线性矩阵不等式(LMI)计算法。并分析了不完全量测下稳态滤波方差与量测噪声之间的关系。当传感器探测概率已知,在给定的误差方差约束下,采用了不完全量测条件下滤波器的新算
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在实际工程应用中,多传感器目标系统中常常出现随机的全部或部分测量丢失现象,这时递推误差协方差阵(ECM)是一个随机过程;针对多传感器通道探测概率小于1的不完全量测,给出了估计误差协方差系统统计意义下稳定性的条件和稳态Kalman滤波的线性矩阵不等式(LMI)计算法。并分析了不完全量测下稳态滤波方差与量测噪声之间的关系。当传感器探测概率已知,在给定的误差方差约束下,采用了不完全量测条件下滤波器的新算法,可使系统具有最大容许量测噪声强度,从而降低系统对传感器精度的要求。数值算例和蒙特卡罗(Mento C
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