對于帶未知參數(shù)的系統(tǒng)模型,直接進行狀態(tài)估計是無法實現(xiàn)的。因為系統(tǒng)模型進行狀態(tài)估計需要模型參數(shù)和噪聲方差是已知的,因此在進行狀態(tài)估計之前要對系統(tǒng)模型中的未知參數(shù)進行辨識,把參數(shù)辨識的結(jié)果,帶入到系統(tǒng)模型中,然后對系統(tǒng)模型進行狀態(tài)估計。本論文針對帶未知參數(shù)的系統(tǒng)模型采用不同的參數(shù)辨識方法,以提高參數(shù)辨識的精度,其中多新息辨識理論是將新息從單新息擴展到了多新息,以提高數(shù)據(jù)的利用率來提高參數(shù)辨識精度。但是,現(xiàn)在單傳感器采集到的信息有時不準(zhǔn)確、不全面,無法真實反映系統(tǒng)的特性,所以多傳感器信息融合技術(shù)在狀態(tài)估計問題中起著重要作用。多傳感器信息融合是將來自多個傳感器的采集信息在某種準(zhǔn)則下進行融合估計,使信息經(jīng)過融合后比單一傳感器的估計精度更高,抗干擾能力更強,從而獲得多傳感器系統(tǒng)的最優(yōu)融合估計結(jié)果。本文針對不同類型的帶未知參數(shù)的多傳感器系統(tǒng)的研究主要做了包括以下幾方面工作:首先,針對系統(tǒng)矩陣Φ帶有未知參數(shù)的能觀能控典范型多傳感器系統(tǒng)模型,基于狀態(tài)空間模型轉(zhuǎn)化為ARMA模型的公式和給出了一般遞推最小二乘參數(shù)辨識算法,為了提高參數(shù)辨識精度,提出了多新息遞推最小二乘算法和改進多新息最小二乘算法。在此基礎(chǔ)上... 

【文章來源】：黑龍江大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

遞推最小二乘算法參數(shù)真實值與估計值比較

遞推多新息最小二乘參數(shù)真實值與估計值比較

改進的遞推多新息最小二乘參數(shù)真實值與估計值

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3557707