【摘 要】
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对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测
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对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器,避免了求解Lyapunov和Ricca-ti方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析（DESA）方法,严格证明了提出的自校正融合Wiener滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优观测融合Wiener滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
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