陶贵丽¹，刘文强¹，周广兴¹，刘金芳²，张鹏³

1. 黑龙江科技大学计算机与信息工程学院, 哈尔滨 150022; 2. 哈尔滨商业大学管理学院, 哈尔滨 150028; 3. 黑龙江财经学院财经信息工程系,哈尔滨 150025

出版日期:2017-04-25发布日期:2017-05-27

Robust Measurement Fusion Kalman Predictor for Uncertain Signal System

TAO Guili¹ , LIU Wenqiang¹, ZHOU Guangxing¹, LIU Jinfang²,ZHANG Peng³

1. College of Computer and Information Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022; 2. School of Management, Harbin University of Commerce, Harbin 150028; 3. Department of Finance and Information Engineering, Heilongjiang University of Finance and Economics, Harbin 150025

Online:2017-04-25Published:2017-05-27







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对于带不确定噪声方差的多传感器单通道自回归滑动平均(ARMA)信号系统,当观测噪声中包含白噪声和一个自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声时,通过增广状态方法把ARMA信号系统模型转化为状态空间模型.应用加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则,基于带噪声方差保守上界的最坏保守系统,提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman信号预报器.对于噪声方差的所有可能的不确定性,它们的实际预报误差方差保证有相应的最小上界.应用Lyapunov方程方法,证明了局部和加权观测融合稳态Kalman信号预报器的鲁棒性和鲁棒精度关系.通过一个仿真例子验证了所提出理论结果的正确性和有效性.

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