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广义系统降阶状态融合器

李怀敏  
【摘要】: 近年来,广义系统状态估计问题由于它在电网络、经济系统、机器人等领域有广泛的应用背景,因而引起人们的极大关注。非广义系统信息融合Kalman滤波在许多领域已获得了广泛的应用。但是,广义系统多传感器信息融合状态估计问题是一个尚未解决的问题。本文对带多传感器的广义线性离散定常随机系统,基于奇异值分解,应用线性变换,可将广义系统化为两种典范型,其中每种典范型由两个非广义子系统组成。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、白噪声估计理论,基于原始状态、变换后状态和子系统状态分别提出了三种加权融合方法。而每种融合方法分别通过按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种线性最小方差最优融合准则实现,进而提出了广义系统在两种典范型下的降阶信息融合稳态Kalman估值器的设计方法,可统一处理滤波、预报和平滑问题;并给出了相应的信息融合Kalman估值器;在对角阵加权融合准则下提出了广义系统信息融合稳态解耦Wiener状态估值器,实现了子系统解耦融合和每个分量解耦融合;为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。并用大量的Monte Carlo数值仿真例子来说明算法的有效性和正确性。且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著区别。因而采用按标量加权融合或按对角阵加权融合滤波器可显著减小计算负担,便于实时应用。


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