隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,利用多个结构相同但精度不同的传感器进行观测,各观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列,利用各组白噪声的相关函数阵解矩阵方程组,可解得各传感器观测噪声方差Ri.通过状态方程和观测方程以及观测噪声估值,可求得ΓQwΓT的估计,进而得到隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法

针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵,进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取;最终,通...     

基于模糊C-均值聚类的最优量化器设计

分布式估计融合是多传感器系统研究的一项重要内容.在实际应用中,各传感器观测的统计信息往往未知,同时,由于受到通讯带宽的限制,又需要对传感器的观测和估计进行有效的压缩编码.针对观测统计量的联合概率分布未知的多传感器分布式估计融合系统,利用V.Megalooikonomou等提出的直和估计思想,基于模糊C-均值聚类方法设计一种分站最优量化器,显著地改进了基于硬C-均值聚类方法设计量化器的融合效果.计算机模拟表明了此方法的有效性.     

带有等式状态约束的多传感器数据融合算法

在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系,理论上可以提高对系统的状态估计精度.针对约束滤波的已有研究成果,将其引入到多传感器系统,提出了约束系统多传感器数据融合算法.通过建立线性等式约束方程,将传统卡尔曼滤波结果投影到约束子空间,然后对局部传感器的约束滤波结果采用分布式最优加权融合,并且通过协方差匹配技术检测观测数据异常的传感器,使之不参与到数据融合中.仿真结果表明,约束系统分布式加权融合算法的有效性和可行性,并且比集中式融合算法具有更好的稳定性.     

考虑自支持度和互支持度的多传感器一致性测度算子

针对传感器观测结果可能存在虚假甚至错误信息从而影响数据融合估计的问题,研究了一种度量多传感器观测结果一致性的测度算子.在进行数据融合估计之前,首先对多传感器的观测结果进行一致性检验,从而识别并剔除失效传感器的观测结果,最终获得一致性估计.该一致性测度算子基于Hampel粗差鉴别思想,同时考虑传感器的自支持度和传感器之间的互支持度,经过综合后给出传感器观测结果的一致性测度信息.仿真实验结果表明,该方法简单有效,能够准确识别传感器的虚假和错误观测结果,剔除失效传感器,同时能够给出传感器观测结果的质量评价,为数据融合估计提供可靠的一致性传感器组.     

广义系统最优与自校正信息融合滤波器

对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重。推得了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式。同时当系统含有未知噪声统计信息时,基于相关函数又给出了分布式自校正分量融合降阶滤波器。与各局部估计以及状态向量按标量加权融合估计相比,分量融合滤波具有更高的精度。仿真研究验证了其有效性。     

基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘（WLS）法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。     

多扩展目标的高斯混合概率假设密度滤波器

针对多扩展目标跟踪中状态信息难以估计的问题,提出了一种可以估计扩展目标运动状态和形状信息的多扩展目标高斯混合概率假设密度(RHM-GMPHD)滤波器。首先利用描述凸星形扩展目标量测源分布的随机超曲面模型和传感器量测方程,建立扩展目标运动状态及形状信息与量测之间关系的伪量测函数;然后结合扩展目标状态预报信息,推导了扩展目标状态更新方程,递推地对扩展目标运动状态及形状信息进行估计跟踪。此外,还建立了Jaccard距离来度量RHMGMPHD滤波器对目标形状的估计性能。与联合概率数据关联(JPDA)滤波器和GMPHD滤波器相比,RHM-GMPHD滤波器不仅可以估计凸星形扩展目标的形状信息,并能有效提高对目标数和运动状态的估计精度。仿真实验表明,RHM-GMPHD滤波器对质心估计的均方根误差分别约为JPDA和GMPHD滤波器的1/3和1/2,对目标数的估计接近真实值,对形状估计的Jaccard距离一般小于0.2。     

子波域一种新的多尺度多传感器状态估计

研究了多尺度状态参数估计问题.利用状态信号的多尺度特性,引入小波变换,建立了一个新的多尺度多传感器滤波算法.将函数全变差和局部变差概念引入到小波变换,提出了小波缩减因子的概念.通过小波缩减因子的引入,细尺度上的高频信号也得到了有效处理.仿真结果表明,该算法充分利用信号的多尺度特性,基于尺度级的信息融合大大提高了状态估计的精度.     

超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究

基于信息最大化和自然梯度法原理,提出了一种超高斯与亚高斯混合信号的盲分离方法,该方法联合利用t分布密度模型和混合双曲正割函数密度模型对源信号概率密度函数进行估计,并采用峰度信息作为参数来选择密度模型及相应的非线性函数．对超高斯与亚高斯混合信号有较好的分离效果。用语音信号和心电信号仿真验证了算法的有效性。