帶不同局部模型系統(tǒng)Wiener狀態(tài)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(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)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(wú)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(zhǔn)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(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)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(yùn)用。它充分的利用了多源數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性和電子計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算性能，有效地提高了信息處理的質(zhì)量。

2、對(duì)帶不同局部模型多傳感器線性離散定常隨機(jī)系統(tǒng)，應(yīng)用現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法，基于自回歸滑動(dòng)平均(ARMA)新息模型和白噪聲估計(jì)理論，及將現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法與經(jīng)典Kalman濾波方法相結(jié)合，提出了兩類局部Wiener狀態(tài)估值器。對(duì)每類局部狀態(tài)估值器，根據(jù)按矩陣加權(quán)、按對(duì)角陣加權(quán)和按標(biāo)量加權(quán)三種最優(yōu)融合規(guī)則，提出了系統(tǒng)公共狀態(tài)的三種最優(yōu)加權(quán)融合Wiener狀態(tài)估值器。它們的精度高于每個(gè)局部估值器的精度，且可統(tǒng)一處理融合濾波、預(yù)報(bào)和平滑問(wèn)題。為