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广义联邦滤波器的全局最优性

顾启泰 方靖

顾启泰, 方靖. 广义联邦滤波器的全局最优性. 自动化学报, 2009, 35(10): 1310-1316. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01310
引用本文: 顾启泰, 方靖. 广义联邦滤波器的全局最优性. 自动化学报, 2009, 35(10): 1310-1316. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01310
GU Qi-Tai, FANG Jing. Global Optimality for Generalized Federated Filter. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(10): 1310-1316. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01310
Citation: GU Qi-Tai, FANG Jing. Global Optimality for Generalized Federated Filter. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(10): 1310-1316. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01310

广义联邦滤波器的全局最优性

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.01310
详细信息
    通讯作者:

    顾启泰

Global Optimality for Generalized Federated Filter

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    Corresponding author: GU Qi-Tai
  • 摘要: 基于矩阵理论和信息分配原理导出集中卡尔曼滤波、分散化滤波和联邦滤波之间的解析关系, 证明联邦滤波只有当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时, 其全局滤波才是最优的, 并用信号流图直观清晰地说明联邦滤波较分散化滤波结构更简单, 计算量小. 当联邦滤波的主滤波器和局部滤波器的维数不相同时, 只能得到次优解. 文中提出一种广义联邦滤波器的结构, 按信息分配原理重置其一步预测状态误差信息阵和一步预测状态, 获得全局滤波次优解, 并进一步利用全局滤波次优解作为观测量, 反馈修正其一步预测状态得到全局滤波最优解. 文中对最优反馈增益矩阵进行了数学推导, 从理论上证明其滤波结果同集中卡尔曼滤波是等价的, 并通过一个双SINS/GPS组合导航系统的仿真实验结果验证了算法的有效性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-03-06
  • 修回日期:  2008-12-17
  • 刊出日期:  2009-10-20

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