Optimal sequential Kalman filtering with cross-correlated measurement noises
Authors: Chuanbo Wen, Yunze Cai, Chenglin Wen, Xiaoming Xu
Abstract:
The purpose of this paper is to present a new optimal sequential decentralized filtering algorithm for discrete time-varying linear control systems with cross-correlated noises. The new method uses a hierarchical structure to perform successive orthogonalization of the measurement noises, and drives the new algorithm based on the well-known projection theorem. The estimator can process the system with measurements delay as well as data missing because the update step is just according to the coming order of sensors in a recursive form. Finally, the precision relation between the new algorithm and the centralized multisensor fusion method is proved and simulation result shows that new filter is better than other similar filters in performance.
Keywords:
Data fusion
Sequential architecture
Kalman filter
Cross-correlated noises
Published in: Aerospace Science and Technology (Volumes 26, Issue 1, April-May, 2013)
Publisher: Elsevier
ISSN Information: 1270-9638
Optimal sequential Kalman filtering with cross-correlated measurement noises
- Vòng Sơ Khảo Cuộc Thi Đại Sứ Văn Hóa Đọc Năm 2024
- Hoạt động chào mừng "Ngày sách Việt Nam 21/4/2024"
- Ngày hội văn hóa đọc lần V
- Cuộc Thi Ảnh “Khoảnh Khắc VNUHCM Libraries”
- Ngày hội văn hóa đọc lần II
- Ngày hội văn hóa đọc lần IV
- Ngày hội văn hóa đọc lần III
- Tiếp GS Omer Mert Denizci, Trường ĐH Marmara Thổ Nhĩ Kỳ
- Tiếp Cô Claudia Tarzariol Từ The University Of Trento, Italy (Unitrento)
- Tiến sĩ kiều bào Mỹ tặng sách trị giá 150.000 USD cho sinh viên bách khoa
- Khảo sát ý kiến bạn đọc
-
Trực tuyến:5
-
Hôm nay:5241
-
Tuần này:32219
-
Tuần trước:28342
-
Tháng trước:57653
-
Tất cả:4021322