帶不同局部動態(tài)模型的時變系統(tǒng)Kalman融合器及其應(yīng)用.pdf

1、多傳感器信息融合也稱多傳感器數(shù)據(jù)融合，是指對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)進行多方面和多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。它避免了單一傳感器的局限性，可以獲得更多信息，得出更準確、可靠的結(jié)論。信息融合技術(shù)涉及到數(shù)學(xué)、軍事科學(xué)、計算機科學(xué)、自動控制理論、人工智能、通信技術(shù)、管理科學(xué)等多種學(xué)科的交叉和具體運用。它充分的利用了多源數(shù)據(jù)的互補性和電子計算機的高速運算性能，有效地提高了信息處理的質(zhì)量。

2、對于帶不同局部動態(tài)模型多傳感器和帶相關(guān)噪聲的線性離散時變隨機控制系統(tǒng)，應(yīng)用Kalman濾波方法，基于Riccati方程，在線性最小方差最優(yōu)信息融合準則下，依據(jù)按矩陣加權(quán)、對角陣加權(quán)、標量加權(quán)三種最優(yōu)融合準則，提出了系統(tǒng)公共狀態(tài)的三種最優(yōu)加權(quán)融合Kalman估值器，可統(tǒng)一處理融合濾波、預(yù)報和平滑問題。為了計算最優(yōu)加權(quán)，提出計算局部估計誤差互協(xié)方差公式。它們可用于信號融合濾波。用增廣狀態(tài)方法，將待估信號看成子系統(tǒng)公共狀態(tài)，提出帶白色和有色觀