在許多實際應(yīng)用中,為了獲得精度更高的系統(tǒng)狀態(tài)估值器,多傳感器最優(yōu)信息融合Kalman濾波理論和方法被廣泛應(yīng)用。但經(jīng)典Kalman濾波只適用于模型精確已知的系統(tǒng),但由于存在建模誤差、未建模動態(tài)、隨機干擾等建模不確定性,導(dǎo)致模型參數(shù)和噪聲方差存在不確定性,進而使濾波器性能下降甚至引起濾波器發(fā)散。近年來由于網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)方便可靠及低成本等優(yōu)點,被應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、目標(biāo)跟蹤、軍事監(jiān)控、空間探測、智能交通等許多領(lǐng)域。但因為通訊帶寬受限、傳感器故障等多種原因,使得數(shù)據(jù)在傳輸過程中存在丟失觀測、丟包、隨機觀測延遲等隨機不確定性。因此,近年來對于包含建模不確定性和隨機不確定性兩者混合不確定的系統(tǒng)的魯棒Kalman濾波研究引起特別關(guān)注。所謂魯棒Kalman濾波器是指對所有容許的不確定性,相應(yīng)的實際濾波誤差方差陣被保證有最小上界。因此本文主要解決帶混合不確定性系統(tǒng)的加權(quán)狀態(tài)融合魯棒Kalman濾波問題。本文對帶混合不確定性的多傳感器系統(tǒng),引入虛擬噪聲補償乘性噪聲項,將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為僅帶噪聲方差不確定的系統(tǒng)。根據(jù)極大極小魯棒估計原理,對帶噪聲方差保守上界的最壞情形系統(tǒng),應(yīng)用Lyapunov方程方法,基于預(yù)報器設(shè)計濾波器和平滑器的統(tǒng)一方法及收斂性分析的動態(tài)誤差系統(tǒng)分析(DESA)方法,做了如下創(chuàng)新工作:首先,對帶丟失觀測、不確定噪聲方差的多傳感器系統(tǒng)和帶乘性噪聲、不確定噪聲方差的多傳感器系統(tǒng),分別提出了局部和改進的協(xié)方差交叉(CI)融合魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器和預(yù)報器。對帶不確定方差線性相關(guān)白噪聲的多傳感器系統(tǒng),提出在統(tǒng)一框架下改進的CI融合魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman估值器。證明了所提估值器的實際誤差方差有最小上界,并證明了改進的CI融合器的魯棒精度高于原始CI融合器的魯棒精度�？朔嗽糃I融合器的缺點和局限性。其次,對帶乘性噪聲、丟失觀測和不確定方差線性相關(guān)白噪聲多傳感器系統(tǒng),提出四種加權(quán)狀態(tài)融合極大極小魯棒時變和穩(wěn)態(tài)Kalman估值器,其中包括按矩陣、標(biāo)量和對角陣加權(quán)融合器和一種改進的CI融合器。證明了魯棒性和精度關(guān)系,并證明了相應(yīng)的時變和穩(wěn)態(tài)魯棒Kalman估值器之間按實現(xiàn)收斂。最后,對帶不確定方差線性相關(guān)白噪聲的多模型多傳感器系統(tǒng)和帶不確定方差乘性和線性相關(guān)加性白噪聲的多模型多傳感器系統(tǒng),提出公共狀態(tài)的局部和四種加權(quán)狀態(tài)融合極大極小魯棒時變Kalman估值器,包括按矩陣、標(biāo)量和對角陣加權(quán)狀態(tài)融合器和一種改進的CI融合器。證明了魯棒性和精度關(guān)系,提出了相應(yīng)的魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman估值器,并證明了相應(yīng)的時變和穩(wěn)態(tài)魯棒Kalman估值器之間按實現(xiàn)收斂性。應(yīng)用于跟蹤系統(tǒng)、不間斷電源系統(tǒng)等若干仿真例子驗證了所提出理論結(jié)果的正確性、有效性和可應(yīng)用性。
【學(xué)位單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN713

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本文編號：2819067