【摘 要】
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传统线性两阶段Kalman滤波算法无法应对噪声相关情形,导致较低的实际应用性能。针对该问题,以线性系统中状态与测量噪声相关的多传感器偏差估计系统为对象,以基于模型等效变
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
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传统线性两阶段Kalman滤波算法无法应对噪声相关情形,导致较低的实际应用性能。针对该问题,以线性系统中状态与测量噪声相关的多传感器偏差估计系统为对象,以基于模型等效变换技术的噪声相关两阶段Kalman滤波器为基本滤波器,分别在序贯分布式和并行式框架下建立两种两阶段Kalman滤波融合算法。其中,序贯分布式融合算法将多个局部两阶段Kalman滤波器的估计结果以序贯加权的形式进行融合;并行式融合算法分别对偏差滤波估计和无偏差滤波估计进行融合,再利用线性方程将融合后的结果进行组合,得到状态估计值。仿真结果表明
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