帶未知輸入系統(tǒng)的分布式融合濾波及應(yīng)用.pdf

1、含未知輸入、干擾或偏差的隨機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題廣泛出現(xiàn)在控制、通信、信號(hào)處理和故障診斷中。在多傳感器環(huán)境中，不同的傳感器可能受到不同干擾輸入的影響。研究含未知輸入系統(tǒng)的狀態(tài)和輸入估計(jì)問(wèn)題無(wú)論在理論上還是在工程實(shí)踐中都具有重要意義。本文研究含未知輸入系統(tǒng)分布式信息融合狀態(tài)估計(jì)算法，包括帶隨機(jī)偏差的信息融合估值器的設(shè)計(jì)、帶未知輸入的信息融合估值器的設(shè)計(jì)、以及帶未知噪聲統(tǒng)計(jì)信息和帶隨機(jī)系統(tǒng)偏差的自校正信息融合估值器的設(shè)計(jì)。 對(duì)帶隨機(jī)偏

2、差的離散線性隨機(jī)系統(tǒng)，采用動(dòng)態(tài)系統(tǒng)增廣的方法，轉(zhuǎn)化為多模型多傳感器系統(tǒng)的特殊情形?；谕ㄓ玫木€性最小方差最優(yōu)加權(quán)融合估計(jì)算法，分別獲得了分布式最優(yōu)加權(quán)融合Kalman狀態(tài)濾波器和系統(tǒng)偏差濾波器。當(dāng)系統(tǒng)含有未知噪聲統(tǒng)計(jì)信息時(shí)，基于相關(guān)函數(shù)給出了分布式噪聲統(tǒng)計(jì)辨識(shí)算法，進(jìn)而給出了具有兩段融合結(jié)構(gòu)的自校正信息融合Kalman狀態(tài)濾波器和系統(tǒng)偏差濾波器。 對(duì)帶未知輸入的離散線性隨機(jī)系統(tǒng)，在沒(méi)有未知輸入的任何先驗(yàn)信息的條件下，給出了不依賴(lài)

3、于未知輸入的線性無(wú)偏最小方差狀態(tài)濾波器。當(dāng)系統(tǒng)帶有多個(gè)傳感器時(shí)，推導(dǎo)了任兩個(gè)局部估計(jì)誤差之間的互協(xié)方差陣的計(jì)算公式，基于線性最小方差最優(yōu)加權(quán)融合算法，對(duì)系統(tǒng)或／和傳感器帶未知輸入的離散線性系統(tǒng)，分別給出了分布式最優(yōu)加權(quán)信息融合狀態(tài)濾波器。 對(duì)傳感器不帶偏差、帶隨機(jī)偏差或不知任何先驗(yàn)信息的未知輸入的多傳感器系統(tǒng)，推得了任兩個(gè)傳感器之間的局部估計(jì)誤差互協(xié)方差陣，進(jìn)而給出了線性最小方差融合狀態(tài)濾波器。將故障檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于多傳感器系統(tǒng)，