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多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则

科学技术与工程 2004年第5期4卷 334-336,340页

作者：孙书利邓自立黑龙江大学自动化系哈尔滨150080

用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ,其中考虑了估计误差之间的相关性 ,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担。

关键词：多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则矩阵微分运算矩阵加权

带随机滞后和丢包多智能体系统状态估计算法研究

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带随机滞后和丢包多智能体系统状态估计算法研究

作者：马腾黑龙江大学

学位级别：硕士

多智能体系统广泛存在于实际工程应用中,如多机器人协作、无人机群等。在多智能体系统中,智能体之间进行数据交换的过程中可能存在传输滞后和丢失的情况。每个智能体如何基于这些不完整的数据进行分布式状态估计至关重要。本文针对具有... 详细信息

多智能体系统广泛存在于实际工程应用中,如多机器人协作、无人机群等。在多智能体系统中,智能体之间进行数据交换的过程中可能存在传输滞后和丢失的情况。每个智能体如何基于这些不完整的数据进行分布式状态估计至关重要。本文针对具有随机传输滞后和丢包的多智能体系统,为每个智能体设计状态滤波器。将提出递推的集中式和分布式估计算法,主要研究内容如下:1.针对带随机丢包的多智能体系统,在线性最小方差意义下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当每时刻数据包是否丢失已知时,设计了集中式和分布式最优线性滤波器,它们要求在线计算滤波增益,计算负担大,为减小在线计算负担,设计了增益可以离线计算的集中式和分布式次优线性状态滤波器,并分析了滤波器的稳态特性;当滤波器在每时刻不知道数据包在传输过程中是否丢失时,设计了依赖丢包概率的集中式和分布式最优线性滤波器,它们的增益可离线计算,并分析了滤波器的稳态特性;对所提出的三种集中式估计算法在估计精度和计算负担方面进行了比较分析。仿真验证了算法的有效性。2.针对带随机滞后的多智能体系统,在线性最小方差准则下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当每时刻数据是否发生滞后已知时,采用状态增广的方法,设计了集中式最优状态滤波器;为减小在线计算负担,又设计了滤波增益依赖滞后概率的次优滤波器。当滤波器在每时刻不知道数据包在传输过程中是否滞后时,设计了依赖滞后概率的集中式和分布式最优状态滤波器。在分布式状态估计研究中,为避免不同智能体之间互协方差阵的计算,利用矩阵不等式,设计了具有Kalman递推形式的分布式次优状态滤波器,并优化了不等式引进的参数,给出了滤波器稳定的一个充分条件。仿真验证了所提算法的有效性。3.针对带有随机滞后和丢包的多智能体系统,在线性最小方差准则下,提出了集中式和分布式状态估计算法。当数据传输是否发生滞后和丢包已知时,设计了集中式和分布式最优线性状态滤波器;为减小在线计算负担,提出了滤波增益依赖丢包和滞后概率的集中式和分布式次优滤波器。当数据传输是否发生滞后和丢包未知时,设计了依赖丢包和滞后概率的最优状态滤波器。分析了算法的稳定性和稳态特性。仿真例子验证了算法的有效性。

关键词：多智能体系统线性最小方差集中式滤波器分布式滤波器滞后和丢包

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噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波

青岛海洋大学学报（自然科学版） 2001年第5期31卷 782-788页

作者：褚东升韩慧刘滨青岛海洋大学工程学院青岛266003

针对多通道乘性噪声系统问题的实际需要 ,推广 Rajasekaran滤波算法 ,利用线性最小方差的概念和投影公式 ,导出含有乘性噪声统计特性参数阵特殊乘法运算的新息协方差矩阵 ,并利用这个中间矩阵 ,在观测为多通道 ,且各个通道的乘性噪声不... 详细信息

针对多通道乘性噪声系统问题的实际需要 ,推广 Rajasekaran滤波算法 ,利用线性最小方差的概念和投影公式 ,导出含有乘性噪声统计特性参数阵特殊乘法运算的新息协方差矩阵 ,并利用这个中间矩阵 ,在观测为多通道 ,且各个通道的乘性噪声不同 ,以及系统的动态噪声和观测噪声同时刻相关的情况下 ,导出状态递推滤波算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。并对该算法进行仿真研究。

关键词：随机系统乘性噪声最优滤波新息序列协方差矩阵地震勘探信噪比线性最小方差

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通道特性相关时带乘性噪声系统的最优滤波

青岛海洋大学学报（自然科学版） 2002年第6期32卷 987-992页

作者：禇东升张玲梁猛林恒中国海洋大学工程学院青岛266071

针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最... 详细信息

针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。针对该算法还进行了仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性。

关键词：通道特性乘性噪声最优滤波线性最小方差地震勘探水声探测信号处理

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带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优滤波

青岛海洋大学学报（自然科学版） 2001年第6期31卷 925-930页

作者：褚东升王远青岛海洋大学工程学院青岛266071

针对石油地震勘、通讯工程、语言处理等应用领域 ,该文研究一种在更弱的噪声限制条件下带乘性噪声系统的状态最优滤波 ,就动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形 ,给出了线性最小方差意义下的状态最优滤波算... 详细信息

针对石油地震勘、通讯工程、语言处理等应用领域 ,该文研究一种在更弱的噪声限制条件下带乘性噪声系统的状态最优滤波 ,就动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形 ,给出了线性最小方差意义下的状态最优滤波算法 ,并对此算法作了仿真计算。

关键词：乘性噪声随机系统相关噪声状态滤波线性最小方差石油地震勘探通讯工程语言处理

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带随机丢包多智能体系统的集中式状态滤波器

系统科学与数学 2023年

作者：马腾周晗孙书利黑龙江大学电子工程学院

本文对具有随机丢包的多智能体系统,研究了集中式状态估计问题。利用服从伯努利分布的随机变量描述传感器的测量数据传输给数据处理中心的过程中的丢包现象。首先,针对融合中心每时刻知道数据包是否丢失情况下,设计了线性最小方差意义... 详细信息

本文对具有随机丢包的多智能体系统,研究了集中式状态估计问题。利用服从伯努利分布的随机变量描述传感器的测量数据传输给数据处理中心的过程中的丢包现象。首先,针对融合中心每时刻知道数据包是否丢失情况下,设计了线性最小方差意义下的最优集中式状态滤波器,滤波增益要求实时计算。为了减小在线计算负担,又设计了一种滤波增益依赖丢包概率的次优滤波器,并分析了算法的稳态特性。其次,针对融合中心每时刻不知道数据包是否丢失情况下,设计了线性最小方差意义下的依赖丢包概率的最优集中式状态滤波器,分析了算法的稳态特性。最后,比较了所提出的三种滤波算法的估计精度和计算负担。仿真例子验证了算法的有效性。

关键词：丢包稳态特性集中式状态估计多智能体系统线性最小方差

带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优固定域平滑及反褶积算法

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青岛海洋大学学报（自然科学版） 2002年第4期32卷 645-649页

作者：刘滨褚东升王远梁猛青岛海洋大学工程学院青岛266003

最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积大都对系统模型的噪声特性有着较强的限制条件 ,要求动态噪声及观测噪声互相独立或只能在同时刻相关。该... 详细信息

最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积大都对系统模型的噪声特性有着较强的限制条件 ,要求动态噪声及观测噪声互相独立或只能在同时刻相关。该文给出了一种在动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形下带乘性噪声系统的固定域平滑及反褶积算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。通过仿真计算 ,说明了该算法的有效性。

关键词：乘性噪声随机系统相关噪声状态平滑反褶积线性最小方差地震勘探资料处理

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多通道带乘性噪声系统的最优固定域平滑算法

青岛海洋大学学报（自然科学版） 2002年第5期32卷 843-847页

作者：刘滨褚东升韩慧梁猛青岛海洋大学工程学院青岛266003

在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘性噪声不同的情况 ,即真正意义上的多通道带乘性噪声系统。在褚东升等“噪声相关时多通道带乘性噪声系统... 详细信息

在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘性噪声不同的情况 ,即真正意义上的多通道带乘性噪声系统。在褚东升等“噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波”的基础上 ,进一步给出了固定域平滑算法。该算法在线性最小方差意义下为最优的。通过仿真计算。

关键词：固定域平滑算法乘性噪声线性最小方差滤波多通道系统数学模型

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多通道带乘性噪声系统的分部滤波算法

中国海洋大学学报（自然科学版） 2005年第3期35卷 435-438,444页

作者：褚东升李莉陈萌中国海洋大学工程学院山东青岛266003

针对多通道观测环境下带乘性噪声系统的最优滤波问题,提出了1种状态最优滤波的分部算法。分部估计方法将状态估计分解为标称滤波估计和余项估计2项相加的形式。该算法在线性最小方差意义下是最优的。仿真实例表明,分部算法的鲁棒性更强... 详细信息

针对多通道观测环境下带乘性噪声系统的最优滤波问题,提出了1种状态最优滤波的分部算法。分部估计方法将状态估计分解为标称滤波估计和余项估计2项相加的形式。该算法在线性最小方差意义下是最优的。仿真实例表明,分部算法的鲁棒性更强,对系统初值的改变具有更强的适应能力。

关键词：多通道带乘性噪声系统线性最小方差分部滤波算法