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Self-tuning Measurement Fusion Kalman Filter with Correlated Measurement Noises and Its convergence

【摘要】:For the multisensor system with unknown noise statistics and correlated measurement noises,based on the solution of the matrix equations for correlation function,the on-line estimators of the noise variances and cross-covariances are obtained. Further,a self-tuning weighted measurement fusion Kalman filter is presented.Based on the stability of the dynamic error system and the concept of the convergence in a realization,it is strictly proved that the proposed self-tuning filter convergences to the steady-state optimal Kalman filter in a realization or with probability one,so that it has asymptotic global optimality. Compared with the centralized self-tuning Kalman filter,it can reduce the computational burden,and is suitable for real time applications.A simulation example for a target tracking system with 3-sensor shows its effectiveness.

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