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文檔簡介
1、含未知輸入、干擾或偏差的隨機系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題廣泛出現(xiàn)在控制、通信、信號處理和故障診斷中。在多傳感器環(huán)境中,不同的傳感器可能受到不同干擾輸入的影響。研究含未知輸入系統(tǒng)的狀態(tài)和輸入估計問題無論在理論上還是在工程實踐中都具有重要意義。本文研究含未知輸入系統(tǒng)分布式信息融合狀態(tài)估計算法,包括帶隨機偏差的信息融合估值器的設(shè)計、帶未知輸入的信息融合估值器的設(shè)計、以及帶未知噪聲統(tǒng)計信息和帶隨機系統(tǒng)偏差的自校正信息融合估值器的設(shè)計。 對帶隨機偏
2、差的離散線性隨機系統(tǒng),采用動態(tài)系統(tǒng)增廣的方法,轉(zhuǎn)化為多模型多傳感器系統(tǒng)的特殊情形?;谕ㄓ玫木€性最小方差最優(yōu)加權(quán)融合估計算法,分別獲得了分布式最優(yōu)加權(quán)融合Kalman狀態(tài)濾波器和系統(tǒng)偏差濾波器。當系統(tǒng)含有未知噪聲統(tǒng)計信息時,基于相關(guān)函數(shù)給出了分布式噪聲統(tǒng)計辨識算法,進而給出了具有兩段融合結(jié)構(gòu)的自校正信息融合Kalman狀態(tài)濾波器和系統(tǒng)偏差濾波器。 對帶未知輸入的離散線性隨機系統(tǒng),在沒有未知輸入的任何先驗信息的條件下,給出了不依賴
3、于未知輸入的線性無偏最小方差狀態(tài)濾波器。當系統(tǒng)帶有多個傳感器時,推導(dǎo)了任兩個局部估計誤差之間的互協(xié)方差陣的計算公式,基于線性最小方差最優(yōu)加權(quán)融合算法,對系統(tǒng)或/和傳感器帶未知輸入的離散線性系統(tǒng),分別給出了分布式最優(yōu)加權(quán)信息融合狀態(tài)濾波器。 對傳感器不帶偏差、帶隨機偏差或不知任何先驗信息的未知輸入的多傳感器系統(tǒng),推得了任兩個傳感器之間的局部估計誤差互協(xié)方差陣,進而給出了線性最小方差融合狀態(tài)濾波器。將故障檢測技術(shù)應(yīng)用于多傳感器系統(tǒng),
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