協(xié)方差交叉信息融合濾波器.pdf

1、多傳感信息融合Kalman濾波是信息融合和濾波理論相結(jié)合的產(chǎn)物，主要目的是對(duì)來(lái)自每個(gè)局部傳感器的局部信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、估計(jì)和融合，產(chǎn)生比基于每個(gè)局部信息的狀態(tài)或者信號(hào)估計(jì)更準(zhǔn)確的估計(jì)值。目前基本的信息融合方法有集中式融合Kalman濾波和分布式融合Kalman濾波。
　　 分布式融合Kalman濾波在線性最小方差準(zhǔn)則下主要有三種信息融合算法：按矩陣加權(quán)、按標(biāo)量加權(quán)和按對(duì)角陣加權(quán)。相比于集中式融合估計(jì)方法，分布式融合估計(jì)減小計(jì)算

2、負(fù)擔(dān)，更靈活可靠。但是分布式融合估計(jì)需要計(jì)算局部估計(jì)的誤差互協(xié)方差。在許多理論和實(shí)際問題中，互協(xié)方差的計(jì)算是非常復(fù)雜或者根本無(wú)法獲得互協(xié)方差。如果不考慮局部變量的相關(guān)性，假設(shè)互協(xié)方差為零，可導(dǎo)致濾波實(shí)際誤差方差陣增大，從而使濾波器發(fā)散。
　　 本文提出的協(xié)方差交叉融合Kalman濾波算法完全避免辨識(shí)和計(jì)算系統(tǒng)的局部估計(jì)互協(xié)方差，可處理帶未知局部估計(jì)互協(xié)方差的多傳感器系統(tǒng)融合估計(jì)問題。CI融合給出融合估計(jì)實(shí)際誤差方差陣的一個(gè)上界，

3、這個(gè)上界與局部互協(xié)方差無(wú)關(guān)，即保證了CI融合估計(jì)的一致性和魯棒性，并且可減小計(jì)算負(fù)擔(dān)，避免了融合Kalman濾波器的發(fā)散問題。進(jìn)一步給出了融合估計(jì)一致牲證明。
　　 對(duì)帶不相關(guān)觀測(cè)噪聲、相關(guān)觀測(cè)噪聲和有色觀測(cè)噪聲的兩傳感器隨機(jī)系統(tǒng)，在互協(xié)方差未知情況下，提出了兩傳感器CI融合Kalman估值器。
　　 對(duì)傳感器個(gè)數(shù)大于等于3的多傳感器隨機(jī)系統(tǒng)，提出了序貫CI融合Kalman估值器和批處理CI融合Kalman估值器，并給出

4、了兩種CI算法一致性證明。
　　 將上述結(jié)果應(yīng)用于信號(hào)處理過程，通過ARMA信號(hào)模型和狀態(tài)空間模型之間的相互轉(zhuǎn)化，把信號(hào)估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)估計(jì)問題，提出了兩傳感器多通道ARMA信號(hào)CI融合信號(hào)估值器。
　　 對(duì)帶觀測(cè)滯后的兩傳感器隨機(jī)系統(tǒng)，利用觀測(cè)變換，直接將滯后系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為非時(shí)滯的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)，提出了兩傳感器時(shí)滯系統(tǒng)CI融合Kalman估值器。
　　 本文證明了CI融合濾波器和局部Kalman濾波器、集中式融合、三種