【摘要】：近年來,傳感器網(wǎng)絡(luò)被廣泛的應(yīng)用到工農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)及軍事國防等各個(gè)領(lǐng)域,處理傳感器網(wǎng)絡(luò)觀測數(shù)據(jù)的多源信息融合技術(shù)也迅速崛起。多傳感器網(wǎng)絡(luò)及信息融合技術(shù)已成為信息技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)研究問題。由于傳感器或目標(biāo)的實(shí)際工作環(huán)境復(fù)雜,系統(tǒng)中不可避免地出現(xiàn)噪聲的相關(guān)性,主要表現(xiàn)為過程噪聲與觀測噪聲之間互相關(guān),觀測噪聲之間自相關(guān)。這些相關(guān)性增加了計(jì)算機(jī)處理信息融合、對(duì)多傳感器觀測到的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,得出目標(biāo)狀態(tài)的難度。針對(duì)噪聲相關(guān)的問題,目前現(xiàn)有的融合估計(jì)算法還存在各種限制,如只針對(duì)特定步長或某一種噪聲相關(guān)性進(jìn)行研究,而對(duì)同時(shí)存在多種相關(guān)噪聲有限步相關(guān)的場景研究較少。因此,本文擬將分成以下三部分進(jìn)行研究:(1)針對(duì)單傳感器系統(tǒng),包含兩類相關(guān)噪聲均為有限步相關(guān)情況下的濾波問題,利用迭代正交變換的思想改寫觀測,去除了兩類相關(guān)噪聲,再將等價(jià)偽量測作為經(jīng)典Kalman濾波的輸入,提出一類有限步噪聲相關(guān)系統(tǒng)的最優(yōu)濾波方法。(2)針對(duì)多傳感器系統(tǒng),包含兩類噪聲相關(guān)均為一步相關(guān)情況下的融合濾波問題,這部分提出一種低維序貫式濾波,在保證精度的前提下,減小矩陣運(yùn)算復(fù)雜度,且保證系統(tǒng)融合估計(jì)的實(shí)時(shí)性。(3)針對(duì)多傳感器系統(tǒng),在兩類噪聲相關(guān)均為有限步相關(guān)情況下,用兩種方法(測量值擴(kuò)維融合算法和序貫式算法)解決更具一般性的噪聲相關(guān)場景的融合估計(jì)問題。兩種算法取得相同的計(jì)算精度,并與傳統(tǒng)序貫式濾波進(jìn)行對(duì)比,證明算法的可行性和有效性。上述幾部分的公式推導(dǎo)都嚴(yán)格按照線性最小均方誤差準(zhǔn)則進(jìn)行,可以實(shí)現(xiàn)線性最小均方誤差意義下的最優(yōu)估計(jì)。
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【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2490085