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检索条件"主题词=Self-tuning Fusion Kalman Smoother"

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self-tuning fusion State-Component kalman smoother for Multisensor Systems with Companion Form

Self-tuning Fusion State-Component Kalman Smoother for Multi...

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第二十九届中国控制会议

作者： LIU Jinfang1,2,DENG Zili11.Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150080,P.R.China2.Harbin DeQiang College of Commerce,Harbin 150025,P.R.China

For the single-input single-output（SISO）multisensor systems with companion form,when model parameters and noise variances are unknown,using the modern time series analysis method,based on recursive instrumental variable（RIV） algorithm,the correlation method and the Gevers-Wouters algorithm with dead band,the information fusion estimators of model parameters and noise variances are *** have strong *** them into the optimal fusion kalman state-component smoother,a self-tuning fusion kalman state-component smoother is ***,applying the dynamic error system analysis（DESA）method,it is rigorously proved that the self-tuning kalman fuser converges to the optimal kalman fuser in a realization,*** has asymptotic optimality.A simulation example applied to the signal processing shows its effective-ness.

关键词： Multisensor Information fusion Multi-stage Identification Method State-component kalman smoother self-tuning fusion kalman smoother Convergence

来源： cnki会议评论

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