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带随机观测滞后系统的信息融合滤波

带随机观测滞后系统的信息融合滤波

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作者：田甜黑龙江大学

学位级别：硕士

观测带随机滞后的系统普遍存在于很多实际应用中,例如,在网络控制、通信系统中,由于传输通道的多变性和通信的不可靠性,可能会导致一步或多步的随机观测滞后从而导致系统性能下降。体现在观测方程中就会存在观测随机滞后项。其中随机观... 详细信息

观测带随机滞后的系统普遍存在于很多实际应用中,例如,在网络控制、通信系统中,由于传输通道的多变性和通信的不可靠性,可能会导致一步或多步的随机观测滞后从而导致系统性能下降。体现在观测方程中就会存在观测随机滞后项。其中随机观测滞后可通过Bernoulli分布的随机变量来描述。本文将对具有随机观测滞后的多传感器线性离散随机系统开展分布式信息融合估计算法研究。主要研究内容如下：基于射影定理,利用状态增广方法,将带一步随机观测滞后的线性离散随机系统转化为增广的不带滞后的系统。针对新的增广系统,提出了基于单传感器系统的线性最小方差最优Kalman估值器。进一步,对多传感器一步随机观测滞后随机系统,推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后,基于分布式线性最小方差加权信息融合估计算法,给出了分布式加权信息融合Kalman估值器。基于射影定理,利用非增广方法,对带一步随机观测滞后的线性离散随机单传感器系统,提出了的线性无偏最小方差Kalman满阶滤波器和预报器。进一步,对多传感器一步随机观测滞后随机系统,推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后,基于线性最小方差加权信息融合估计算法,给出了分布式加权信息融合Kalman滤波器和预报器。对带多步随机观测滞后的线性离散随机系统,利用状态增广方法,首先,提出了基于单传感器系统的线性最小方差最优Kalman估值器。进一步,对多传感器带多步随机观测滞后随机系统,推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后,基于线性最小方差最优加权融合算法,给出了分布式加权信息融合Kalman估值器。

关键词：随机观测滞后系统信息融合分布式融合估值器互协方差阵 Kalman滤波器

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带随机滞后和丢包网络系统的满阶滤波器

带随机滞后和丢包网络系统的满阶滤波器

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作者：赵迎鑫黑龙江大学

学位级别：硕士

在网络控制和通信系统中，观测带随机滞后和丢包的系统普遍存在的，由于传输通道的不稳定性和通信的不可靠性，可能会导致一步或多步的随机观测滞后或数据包的丢失，从而导致系统性能下降。在观测方程中的表现即为存在观测随机滞后和丢... 详细信息

在网络控制和通信系统中，观测带随机滞后和丢包的系统普遍存在的，由于传输通道的不稳定性和通信的不可靠性，可能会导致一步或多步的随机观测滞后或数据包的丢失，从而导致系统性能下降。在观测方程中的表现即为存在观测随机滞后和丢包项。本论文主要研究的观测数据随机滞后及单个丢包和多丢包的现象可通过一个Bernoulli分布的随机变量来描述。对观测带随机滞后的线性离散随机系统，开展分布式信息融合估计算法研究。主要研究内容如下：对带一步随机滞后和丢包单传感器线性离散系统，利用已有文献中的Kalman滤波器形式，提出相应模型的Kalman满阶次优滤波器。进一步，对多传感器带一步随机观测滞后和丢包的系统，推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后，基于线性最小方差加权信息融合估计算法，给出了分布式加权信息融合Kalman滤波器。对带有观测多时滞的单传感器线性离散系统，在已知具体的时滞情况下，基于射影定理，提出相应模型的满阶最优Kalman滤波器。进一步，对多传感器带有观测多时滞系统，推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后，基于线性最小方差加权信息融合估计算法，给出了分布式加权信息融合满阶最优Kalman滤波器。与之相对应的，推导出了集中式信息融合满阶最优Kalman滤波器。对带有观测多时滞多丢包的单传感器线性离散系统，在仅知道发生滞后和丢包的概率情况下，基于射影定理，提出相应模型的满阶次优Kalman滤波器。进一步，对多传感器带有观测多时滞多丢包系统，推导了任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵计算公式。最后，基于线性最小方差加权信息融合估计算法，给出了分布式加权信息融合满阶次优Kalman滤波器。与之相对应的，推导出了集中式信息融合满阶次优Kalman滤波器。仿真例子验证了算法的有效性。

关键词： Kalman滤波器随机观测滞后系统随机多丢包分布式信息融合估值器集中式信息融合估值器

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