發(fā)布時間：2021-02-13 18:53

　　在信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中,多源信息融合是一個有廣泛應(yīng)用背景及重要理論意義的研究課題,建立起這一問題"最本質(zhì)的數(shù)學(xué)描述"曾被美軍電子研究策略報(bào)告視為"極為優(yōu)先"考慮的問題。在實(shí)踐中,為提高信息處理的精度、實(shí)時性、穩(wěn)健性及惡劣環(huán)境中的生存性,多傳感器信息融合技術(shù)早已在發(fā)達(dá)國家被廣泛采用和研究,它在許多軍事和民用部門,如在戰(zhàn)爭環(huán)境中的軍事情報(bào),通信,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),控制和指揮的一體化系統(tǒng)、關(guān)鍵國防裝備,如航母,預(yù)警機(jī)、飛行器制導(dǎo)技術(shù)、空中交通管理、光學(xué)工程、機(jī)器人、通訊、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的預(yù)測和調(diào)控等方面都有著廣泛的實(shí)際應(yīng)用。雖然國際上在近二、三十年已獲得長足進(jìn)步,但局限于在一些限制條件下的信息融合。例如在統(tǒng)計(jì)決策融合方面,他們需要多源信息的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性,在估計(jì)融合方面,他們則要求各傳感器觀測噪聲的相互獨(dú)立,而這在實(shí)際中常常不滿足。還在80年代,在傳感器的噪聲是相互獨(dú)立的限制性條件下,國際上已經(jīng)獲得了一個卡爾曼濾波融合公式,并證明了這個融合公式與達(dá)到全局最優(yōu)性能的中心式的卡爾曼濾波是等價的。但當(dāng)傳感器的噪聲相關(guān)時,20年來一直得不到具有全局最優(yōu)性能的卡爾曼濾波融合公式,甚至不知道這樣的融合公式是否存在。本論文... 

【文章來源】：四川大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號表
第一章 緒論
第二章 傳感器噪聲相關(guān)時最優(yōu)的卡爾曼濾波融合
    2.1 引言
    2.2 問題描述
    2.3 無反饋的相關(guān)噪聲分布式的卡爾曼濾波
    2.4 有反饋的相關(guān)噪聲卡爾曼濾波融合的最優(yōu)性
        2.4.1 有反饋的相關(guān)噪聲濾波融合的整體最優(yōu)性
        2.4.2 局部估計(jì)誤差
        2.4.3 有反饋的優(yōu)點(diǎn)
    2.5 小結(jié)
    2.6 附錄
第三章 傳感器數(shù)據(jù)估計(jì)融合的最優(yōu)維數(shù)壓縮
    3.1 引言
    3.2 問題描述
    3.3 預(yù)備知識
    3.4 單個傳感器情況下的解析解
    3.5 多個傳感器的觀測不相關(guān)時的最優(yōu)解
    3.6 多個傳感器的觀測相關(guān)時對最優(yōu)解的搜索
        3.6.1 最優(yōu)解的存在性
        3.6.2 其他傳感器的壓縮矩陣給定時某個傳感器最優(yōu)壓縮矩陣求解
    3.7 數(shù)值例子
    3.8 小結(jié)
第四章 關(guān)于串聯(lián)的兩個傳感器二元判決系統(tǒng)通訊方向的性能分析
    4.1 引言
    4.2 問題描述
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 第二個傳感器的貝葉斯判決區(qū)域
        4.2.3 第一個傳感器（融合中心）的貝葉斯判決區(qū)域
    4.3 貝葉斯損失函數(shù)
    4.4 主要定理
    4.5 數(shù)值例子
    4.6 小結(jié)
    4.7 附錄A
    4.8 附錄B
第五章 在Fisher信息矩陣奇異時的最小方差有偏估計(jì)
    5.1 引言
    5.2 有偏的Cramér-Rao界和有偏的梯度矩陣
    5.3 在平均的偏差限制下的統(tǒng)一的Cramér-Rao下界
        5.3.1 平均的偏差限制為平凡的情況
        5.3.2 平均的偏差限制為非平凡的情況
    5.4 在最壞情形的偏差限制下的統(tǒng)一的Cramér-Rao下界
        5.4.1 當(dāng)S 和J 可以聯(lián)合對角化時的統(tǒng)一的Cramér-Rao下界
        5.4.2 當(dāng)S是任意一個非負(fù)矩陣時的統(tǒng)一的Cramér-Rao下界
    5.5 當(dāng)Fisher信息矩陣奇異時線性高斯模型的最優(yōu)估計(jì)
    5.6 小結(jié)
    5.7 附錄
第六章 總結(jié)展望
參考文獻(xiàn)
作者攻讀博士學(xué)位期間的工作目錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多傳感器信息融合基本原理及應(yīng)用[J]. 馬平,呂鋒,杜海蓮,王瑞,牛成林.  控制工程. 2006(01)



本文編號：3032424