卡爾曼濾波器及多傳感狀態融合估計算法 作者： 時間：2011-01-04 來源：網絡 加入技術交流群 掃碼加入和技術大咖面對面交流海量資料庫查詢 收藏 <a target='_blank'><img src='https://ad.eepw.com.cn/www/delivery/avw.php?zoneid=88&cb=INSERT_RANDOM_NUMBER_HERE&n=a635e61e' border='0' alt='' /></a> <a target='_blank'><img src='https://ad.eepw.com.cn/www/delivery/avw.php?zoneid=87&cb=INSERT_RANDOM_NUMBER_HERE&n=a576c0a2' border='0' alt='' /></a> Carlson 在1990 年提出了一種最優數據融合準則。 設分別表示狀態基于傳感器i 觀測信息的Kalman 濾波估計值和相應的估計誤差協方差陣， 對于i=1 ，2，…，N， 假設不相關， 則最優聯邦濾波器最優數據融合準則由下式給出： 其中： 相應的估計誤差協方差矩陣為： 可以證明： 其中P(k|k)表示的估計誤差協方差。 基于第i 個傳感器信息的Kalman 濾波估計器如圖1 所示。Carlson 聯邦融合估計算法流程圖如圖2 所示。圖1 Kalman 濾波方框圖 上一頁 1 2 3 4 下一頁
分別表示狀態基于傳感器i 觀測信息的Kalman 濾波估計值和相應的估計誤差協方差陣， 對于i=1 ，2，…，N， 假設
不相關， 則最優聯邦濾波器最優數據融合準則由下式給出：
的估計誤差協方差。
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