带乘性噪声广义系统多传感器最优滤波融合算法* (2010年)

研究带乘性噪声广义系统的多传感器信息融合状态估计问题。在系统正则的假设条件下，通过受限等价变换将广义系统变换为2个降阶子系统，进而将针对原系统的信息融合状态估计转化为2个耦合的非广义子系统的多传感器信息融合状态估计，然后分别推导出集中式与分布式滤波融合算法，这2种算法在数学上完全等价，均在线性最小方差意义下最优。考虑到分布式滤波融合算法的优点，重点讨论了该算法，仿真实验验证了该融合算法的有效性。