具有未知傳感器干擾的多速率不確定系統(tǒng)的融合估計(jì).pdf

1、在信息處理、工程控制和故障診斷等領(lǐng)域中，廣泛涉及具有未知傳感器干擾的不確定系統(tǒng)的融合估計(jì)問(wèn)題。傳感器遭受無(wú)法測(cè)定的擾動(dòng)，我們將它稱之為未知傳感器干擾（即未知輸入）。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)(NCSs)的發(fā)展也將更加深入。然而當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模不斷增大，復(fù)雜程度逐漸增加，各種問(wèn)題也就隨之而來(lái)。由于網(wǎng)絡(luò)負(fù)載能力差，帶寬受限，正在被傳送的數(shù)據(jù)發(fā)生觀測(cè)丟失現(xiàn)象在所難免。除此之外，乘性噪聲引起系統(tǒng)不確定性的問(wèn)題亦不容忽視。如果對(duì)以上干擾

2、置之不理，不采取有效的檢測(cè)、分離措施，可能會(huì)造成生產(chǎn)上的損失?，F(xiàn)如今，各行業(yè)為了獲取更全面的信息以提高系統(tǒng)性能，原有單傳感器系統(tǒng)和單速率系統(tǒng)將不能滿足其需求，多速率多傳感器系統(tǒng)因此成為研究熱點(diǎn)?？紤]上述所有問(wèn)題，本文對(duì)具有未知傳感器干擾的多速率不確定系統(tǒng)融合估計(jì)問(wèn)題的研究很有必要。主要內(nèi)容如下:
　　線性無(wú)偏最小方差準(zhǔn)則與最優(yōu)融合算法（線性最小方差意義下）支撐本文理論部分。
　　對(duì)同時(shí)帶有未知傳感器干擾、觀測(cè)數(shù)據(jù)丟失的多傳感

3、器異步均勻采樣系統(tǒng)，給出了與未知傳感器干擾解耦的具有Kalman濾波形式的觀測(cè)采樣點(diǎn)和狀態(tài)更新點(diǎn)上的局部濾波器。在并未推導(dǎo)局部估計(jì)誤差互協(xié)方差陣的情形下，對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了SCI次優(yōu)融合和矩陣加權(quán)次優(yōu)融合兩種次優(yōu)融合濾波器。
　　對(duì)同時(shí)帶有未知傳感器干擾、觀測(cè)丟失的多傳感器異步均勻采樣系統(tǒng)，直接設(shè)計(jì)不依賴于未知干擾的具有Kalman濾波形式的狀態(tài)更新點(diǎn)上的局部濾波器。而后分三種不同情況推導(dǎo)了任兩個(gè)傳感器子系統(tǒng)之間的估計(jì)誤差互協(xié)方差陣，最