广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关噪声的两个降阶多传感器子系统.应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵加权融合准则下,提出了按矩阵加权融合降阶广义Kalman滤波器,可减少计算负担和改善局部滤波精度.为了计算最优加权,给出了局部滤波误差协方差阵的计算公式,证明了融合器和局部滤波器之间的精度关系.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.     

带有色噪声的广义系统信息融合Kalman滤波器

对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题.基于Kalman滤波方法,在线性最小方差信息融合准则下,给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman滤波器.为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式.一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.     

Y-可观广义系统降阶稳态Kalman融合器

对于带多传感器的Y-可观广义线性离散随机系统,通过状态线性变换,将其化为两个降阶的非广义多传感器子系统。应用Kalman滤波方法和白噪声估值器,提出了子系统和原系统的局部状态估值器及它们的误差互协方差公式。在线性最小方差按矩阵加权,按对角阵加权和按标量加权最优信息融合准则下,提出了原系统状态的三种稳态广义Kalman。融合器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,且可改善局部估计精度。     

多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。     

带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器

对于带不同局部动态模型和多传感器的的线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则．提出了系统公共状态的三种最优加权融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于信号融合滤波。用增广状态方法．将待估信号看成子系统公共状态,提出了信号多传感器信息融合滤波的一种设计方法。     

两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

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。     

信息融合稳态最优Kalman平滑器

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差最优融合准则下,提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。同单传感器Kalman平滑器相比,可提高平滑精度。一个雷达跟踪系统的仿真例子证明了其有效性。     

广义系统降阶分布式信息融合稳态Kalman滤波器

针对带相关噪声的多传感器广义系统,提出一种分布式分量标量加权融合稳态降阶Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统转化两个等价的降阶子系统,将广义系统状态估计问题转为正常系统的状态估计问题,并求得任两个传感器子系统之间的稳态降阶滤波误差互协方差阵。兼顾融合精度和计算负担,以线性最小方差为融合准则,得到按分量标量加权的稳态Kalman滤波器。该滤波器避免了时刻计算协方差阵和融合权重明显减小了在线计算负担,便于实时应用。Monte Carlo仿真验证方法的有效性。     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。     

广义系统解耦融合Wiener状态估值器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型和白噪声估计理论,在线性最小方差分量标量加权最优信息融合准则下,提出了多传感器广义线性离散随机系统分量解耦融合Wiener状态估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题,可处理非因果广义系统。为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差阵公式。它的精度比每个局部估值器精度高。一个MonteCarlo仿真例子说明其有效性。     

多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器

应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个三传感器信息融合Wiener跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器

Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lyapunov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。