近年來,在軍事領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域以及智能系統(tǒng)等科技飛速發(fā)展,單傳感器的觀測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足目標(biāo)跟蹤或狀態(tài)估計(jì)的需要了,因而多傳感器信息融合的研究得到了廣泛的關(guān)注。在多傳感器系統(tǒng)中由于傳感器和其他各種元器件的老化以及系統(tǒng)本身存在的不可避免的因素使得系統(tǒng)存在時(shí)滯。在控制系統(tǒng)中時(shí)滯會(huì)惡化系統(tǒng)性能使得觀測(cè)到的信息不能及時(shí)送達(dá),從而破壞了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)的控制能力產(chǎn)生不利的影響。除此之外,由于時(shí)滯的存在使得對(duì)多傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合時(shí),局部傳感器之間的互協(xié)方差的計(jì)算非常復(fù)雜甚至有些互協(xié)方差不能夠得到。為了減小局部傳感器之間互協(xié)方差的計(jì)算負(fù)擔(dān)并簡(jiǎn)化復(fù)雜的多傳感器融合算法,可以將局部狀態(tài)估計(jì)和對(duì)應(yīng)的誤差方差陣用SCI的融合估計(jì)算法來計(jì)算。由于用SCI融合估計(jì)算法避免了互協(xié)方差的計(jì)算,使得融合結(jié)果的精度下降,但是SCI的融合結(jié)果具有保守性并且顯著的減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)。本文基于線性最小方差理論對(duì)多傳感器時(shí)滯系統(tǒng)推導(dǎo),并利用SCI融合算法進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)的融合估計(jì),主要的研究?jī)?nèi)容如下:首先,對(duì)帶不相關(guān)白噪聲的觀測(cè)滯后多傳感器系統(tǒng)和帶不相關(guān)噪聲的狀態(tài)、觀測(cè)均滯后的多傳感器多時(shí)滯系統(tǒng),基于經(jīng)典Kalman濾波算法,應(yīng)用SICI融合估計(jì)算法進(jìn)行融合,得到的融合結(jié)果與SCI的融合結(jié)果和按矩陣分布式加權(quán)的融合結(jié)果進(jìn)行比較,可以得出SICI融合算法的融合結(jié)果具有一致性和保守性,它的融合精度高于SCI融合算法,克服了SCI融合結(jié)果過于保守的缺點(diǎn),計(jì)算的復(fù)雜程度并沒有增加。與按矩陣加權(quán)的方法比較,SICI融合估計(jì)算法計(jì)算負(fù)擔(dān)大大降低,但是精度更加接近按矩陣加權(quán)的最優(yōu)融合精度。其次,對(duì)帶相關(guān)噪聲的多時(shí)滯系統(tǒng)融合穩(wěn)態(tài)次優(yōu)Kalman濾波,將帶相關(guān)噪聲的時(shí)滯系統(tǒng)采用去相關(guān)的方法轉(zhuǎn)化為帶不相關(guān)白噪聲的時(shí)滯系統(tǒng)。然后將系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)維和增廣,接著運(yùn)用SCI融合估計(jì)算法和SICI融合估計(jì)算法進(jìn)行融合,將融合結(jié)果和按矩陣加權(quán)的最優(yōu)融合結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)這兩種方法的融合精度與矩陣加權(quán)的方法相近,但可以很大程度的減小計(jì)算負(fù)擔(dān)并得到一致性的融合結(jié)果。最后,通過若干的仿真研究以及數(shù)據(jù)分析,驗(yàn)證了SCI和SICI融合估計(jì)算法在多傳感器時(shí)滯系統(tǒng)中應(yīng)用十分便捷,并且這兩種融合結(jié)果具有一定的保守性和一致性,它不僅降低了傳統(tǒng)信息融合計(jì)算互協(xié)方差的計(jì)算負(fù)擔(dān),而且還保持了融合結(jié)果的高精度。
【學(xué)位單位】：黑龍江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN713;O212.3;TP212
【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 時(shí)滯系統(tǒng)的研究背景與意義
    1.2 多傳感器信息融合的發(fā)展概況
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
第2章 序貫?zāi)鎱f(xié)方差交叉（SICI）融合估計(jì)
    2.1 引言
    2.2 兩傳感器協(xié)方差交叉（CI）融合估計(jì)
        2.2.1 協(xié)方差橢圓及其性質(zhì)
        2.2.2 CI融合估計(jì)的幾何原理
        2.2.3 CI融合估計(jì)的一致性
        2.2.4 最優(yōu)參數(shù)?的選擇
        2.2.5 逆協(xié)方差（ICI）融合估計(jì)
    2.3 序貫協(xié)方差交叉（SCI）融合估計(jì)
        2.3.1 問題闡述
        2.3.2 SCI融合濾波器結(jié)構(gòu)
        2.3.3 SCI融合器的一致性和精度分析
        2.3.4 SCI融合器精度關(guān)于局部傳感器融合次序的靈敏性
    2.4 多傳感器序貫?zāi)鎱f(xié)方差（SICI）融合估計(jì)
        2.4.1 SICI融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器
        2.4.2 SICI融合估計(jì)的一致性與精度分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 多時(shí)滯多傳感器系統(tǒng)的SICI融合估計(jì)
    3.1 引言
    3.2 觀測(cè)滯后多傳感器系統(tǒng)的SICI融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器
        3.2.1 問題闡述
        3.2.2 局部穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器
        3.2.3 SICI融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器
        3.2.4 仿真研究
    3.3 狀態(tài)滯后多傳感器系統(tǒng)的SICI融合Kalman濾波
        3.3.1 問題闡述
        3.3.2 SICI融合Kalman濾波器
        3.3.3 仿真研究
    3.4 本章小結(jié)
第4章 多時(shí)滯多傳感器系統(tǒng)的序貫融合估計(jì)
    4.1 引言
    4.2 帶相關(guān)噪聲的多時(shí)滯系統(tǒng)的SCI融合穩(wěn)態(tài)次優(yōu)Kalman濾波
        4.2.1 問題闡述
        4.2.2 系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化
        4.2.3 局部Kalman濾波器
        4.2.4 SCI融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波
        4.2.5 仿真研究
    4.3 帶相關(guān)噪聲的多時(shí)滯系統(tǒng)的SICI融合穩(wěn)態(tài)次優(yōu)Kalman濾波
        4.3.1 問題闡述
        4.3.2 SICI融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波
        4.3.3 仿真研究
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文

【參考文獻(xiàn)】

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1 石松慶;信息融合與戰(zhàn)術(shù)光電子系統(tǒng)[J];激光與紅外;1997年04期

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1 焉杰;多傳感器時(shí)滯系統(tǒng)信息融合及其仿真[D];山東科技大學(xué);2010年

2 呂楠;時(shí)滯系統(tǒng)的分布式融合濾波[D];黑龍江大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2876414