基于約束信息的狀態(tài)估計(jì)與融合研究.pdf

1、狀態(tài)估計(jì)也稱為濾波,是指通過非直接的方式,根據(jù)選取的估計(jì)準(zhǔn)則和能獲得的觀測數(shù)據(jù)來估計(jì)動態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。狀態(tài)估計(jì)理論的應(yīng)用非常廣泛,在航空、航天、目標(biāo)跟蹤、電力系統(tǒng)、模式識別以及機(jī)器人編隊(duì)等領(lǐng)域均得到了成功的應(yīng)用。在狀態(tài)估計(jì)理論的實(shí)際應(yīng)用中,狀態(tài)向量常常包含約束條件,這些約束條件通?？梢灶A(yù)先獲知,有效地利用這些先驗(yàn)信息可以進(jìn)一步明確目標(biāo)狀態(tài)元素之間的關(guān)系。然而,在系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)理論的實(shí)際應(yīng)用中,卻常常忽略這些系統(tǒng)固有的先驗(yàn)約束信息。究其原

2、因并不是實(shí)際系統(tǒng)中不存在約束,而是缺乏對約束信息的有效挖掘和使用方法。事實(shí)上,約束信息的存在改變了狀態(tài)估計(jì)模型概率方面的結(jié)構(gòu),使原來的狀態(tài)估計(jì)過程發(fā)生了變化,給數(shù)據(jù)分析和狀態(tài)估計(jì)的實(shí)現(xiàn)帶來了困難。若能克服這些困難,并合理地利用這些先驗(yàn)約束信息,理論上可以提高對含有約束信息動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)精度。
　　因此,開展基于約束信息的狀態(tài)估計(jì)與融合研究具有一定的理論意義與廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文主要是針對線性等式約束、非線性等式約束

3、、觀測噪聲未知和測量噪聲相關(guān)的多傳感器約束系統(tǒng),在已有的研究基礎(chǔ)上,提出了一系列新的算法。本文研究工作主要集中在以下三個方面:
　　1)研究了具有線性和非線性等式約束的狀態(tài)估計(jì)問題。將約束信息納入到傳統(tǒng)卡爾曼濾波框架之中,把傳統(tǒng)無約束卡爾曼濾波結(jié)果投影到狀態(tài)約束子空間,投影之后的結(jié)果具有更高的狀態(tài)估計(jì)精度。根據(jù)是否將經(jīng)過約束信息處理的結(jié)果反饋到狀態(tài)估計(jì)回路中,分為開環(huán)式和閉環(huán)式約束濾波。并將基于投影法的約束濾波算法推廣到非線性系統(tǒng)

4、。
　　2)針對含有等式狀態(tài)約束系統(tǒng)中觀測噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知情況下,提出模糊自適應(yīng)約束狀態(tài)估計(jì)算法。采用模糊推理系統(tǒng)和協(xié)方差匹配技術(shù)在線實(shí)時調(diào)整觀測噪聲協(xié)方差矩陣,使其不斷接近真實(shí)的情況,有效地提高了狀態(tài)估計(jì)對模型變化的適應(yīng)能力。
　　3)為了提高狀態(tài)估計(jì)的精度和可靠性,在前面研究成果的基礎(chǔ)上,提出了多傳感器等式約束狀態(tài)估計(jì)算法。研究了約束系統(tǒng)多傳感器分布式矩陣加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法。并且研究了分布式融合策略,通過協(xié)方差匹配技術(shù)檢測