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Self-tuning Fusion State-Component Kalman Smoother for Multisensor Systems with Companion Form

【摘要】: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 obtained.They have strong consistence.Substituting them into the optimal fusion Kalman state-component smoother,a self-tuning fusion Kalman state-component smoother is presented.Then,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,i.e.it has asymptotic optimality.A simulation example applied to the signal processing shows its effective-ness.

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