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Decoupled wiener state fuser for descriptor systems

控制理论与应用（英文版） 2008年第4期6卷 365-371页

作者： Chenjian RAN Zili DENG Department of Automation Heilongjiang University Harbin Heilongjiang 150080 China

By the modem time series analysis method, based on the autoregressive moving average （ARMA） innovation models and white noise estimation theory, using the optimal fusion rule weighted by diagonal matrices, a distributed descriptor wiener state fuser is presented by weighting the local wiener state estimators for the linear discrete stochastic descriptor systems with multisensor. It realizes a decoupled fusion estimation for state components. In order to compute the optimal weights, the formulas of computing the cross-covariances among local estimation errors are presented based on cross-covariances among the local innovation processes, input white noise, and measurement white noises. It can handle the fused filtering, smoothing, and prediction problems in a unified framework. Its accuracy is higher than that of each local estimator. A Monte Carlo simulation example shows its effectiveness and correctness.

关键词： Multisensor information fusion Weighted fusion Decoupled fusion Descriptor system wiener statefuser White noise estimator ARMA innovation model Modern time series analysis method

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