傳感器數據融合中的魯棒性研究.pdf

1、傳感器數據融合在軍事和民用兩個方面都有著廣泛的應用。傳感器通過接收到的混雜著噪聲的信號數據，在無偏差最小方差意義下估計原始信號數據。在多傳感器的情況下，數據通過融合以提高估計的準確性。但是在數據的觀測過程中，傳感器也會受到外界一些不確定因素如噪聲等的干擾，從而降低了數據估計的準確性。為了更好地從這些不確定因素的影響中提高估計的準確性，需要引入傳感器數據融合中的魯棒性研究。
　　本文考慮對離散系統(tǒng)、連續(xù)系統(tǒng)兩種情形下的傳感器數據融合

2、的魯棒性研究，主要內容如下：
　　第一章為緒論。本章介紹了最優(yōu)控制、卡爾曼濾波及傳感器數據融合的國內外研宄現狀。
　　第二章考慮了離散系統(tǒng)下的魯棒傳感器數據融合問題。具體而言，該問題中的一組傳感器受到了外界的不確定性干擾。在這些不確定性影響下通過傳感器接收到的數據進行融合后，準確估計原始未知信號。我們把這個問題轉化為極小最優(yōu)控制問題，它等價于在一個動態(tài)系統(tǒng)驅動下的半無限規(guī)劃問題。一般的離散化方法求解此類問題時的計算規(guī)模非常大

3、。我們提出了一個近似方法，減少了約束的個數，從而降低了計算復雜度。我們舉了兩個數值例子以說明方法的有效性。
　　第三章考慮了連續(xù)系統(tǒng)下的魯棒傳感器數據融合問題。類似于離散情形，傳感器系統(tǒng)是連續(xù)的但存在著不確定的參數。在這些不確定性影響下通過傳感器接收到的數據進行融合后，準確估計原始未知信號。我們建立了連續(xù)系統(tǒng)下的傳感器數據融合魯棒性問題，然后把這個問題轉化為一個等價的受一個動態(tài)系統(tǒng)驅動的半無限規(guī)劃問題。最后，我們通過引入近似方法，