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多传感器数据分层融合的性质

本文主要研究文[1]提出的分层融合算法的数学、物理性质.定义了分层融合估计中的融合航迹的新息和融合增益,分析并证明了它们所具有的  (本文共7页) 阅读全文>>

《后勤工程学院学报》2017年04期
后勤工程学院学报

具有不完整互相关信息分布式系统的稳健融合估计

为了有效融合具有不完整互相关信息分布式系统的传感器估计,利用有界集来描述传感器估计相关信息的不确定性,通过直接在某一有界集上极小化最...  (本文共6页) 阅读全文>>

《控制理论与应用》2005年06期
控制理论与应用

集中式与分布式鲁棒状态融合估计

研究不确定多传感器系统的鲁棒估计问题是多传感器融合估计理论的一个重要研究方向.本文以鲁棒滤波理论为基础,给出了不确定多传感器系统的多...  (本文共5页) 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

基于数据调度的多传感器网络信息融合状态估计研究

无线通信技术和新型传感器的大力发展,使无线多传感器网络信息融合估计系统在导航、目标跟踪、军事监测、医疗等领域得以广泛应用。无线通信的引入给系统带来了很多的好处,节约了系统成本,增加了系统灵活度等,也不可避免地带来了新的挑战。例如通信带宽约束、通信延迟、通信丢包等。大量的实际应用使多传感器估计问题渐渐成为了研究的热点。本文的主要研究内容包括:1、考虑在通信受限条件下的无线多传感器估计问题。在传统的传感器数据传输的基础上提出了一种降维的数据传输调度策略,这种策略能够满足有限的通信约束条件。然后设计该策略下的Kalman估计算法。最后利用一个拥有两个传感器节点目标跟踪实例来验证该传输策略的可行性和估计算法的有效性。2、随着大量的传感器引入到多传感器估计系统,系统的规模变得越来越大。如果继续使用第一种传输调度策略,同一个时刻,需要传输的信息量可能依旧很大,甚至超过通信的限制。为此,本文提出一种节点分组,然后按照时间顺序周期传输的数据调度...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

黑龙江大学
黑龙江大学

模型参数未知系统的信息融合估计问题研究

对于带未知参数的系统模型,直接进行状态估计是无法实现的。因为系统模型进行状态估计需要模型参数和噪声方差是已知的,因此在进行状态估计之前要对系统模型中的未知参数进行辨识,把参数辨识的结果,带入到系统模型中,然后对系统模型进行状态估计。本论文针对带未知参数的系统模型采用不同的参数辨识方法,以提高参数辨识的精度,其中多新息辨识理论是将新息从单新息扩展到了多新息,以提高数据的利用率来提高参数辨识精度。但是,现在单传感器采集到的信息有时不准确、不全面,无法真实反映系统的特性,所以多传感器信息融合技术在状态估计问题中起着重要作用。多传感器信息融合是将来自多个传感器的采集信息在某种准则下进行融合估计,使信息经过融合后比单一传感器的估计精度更高,抗干扰能力更强,从而获得多传感器系统的最优融合估计结果。本文针对不同类型的带未知参数的多传感器系统的研究主要做了包括以下几方面工作:首先,针对系统矩阵Φ带有未知参数的能观能控典范型多传感器系统模型,基于...  (本文共93页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江工业大学
浙江工业大学

非线性异步采样系统的序贯融合估计算法研究

随着现代计算机科学和信息技术的快速发展,无线网络化多传感器系统(Wireless Networked Multi-sensor Systems,WNMSs)中的融合估计技术研究受到了越来越多的关注,在许多军事和民用领域得到了应用。然而,由于多传感器融合估计系统结构和功能的不断扩展,也给融合估计器的设计带来了一系列新的问题和困难。本文基于序贯处理方法、传感器分簇方法、最优矩阵加权融合方法和最小均方误差准则,研究了几种情况下非线性系统融合估计器的设计问题:一是传感器异步采样和传输问题;二是由网络竞争、冲突避免引起的过程噪声协方差不确定问题;三是融合时序异步的局部估计值问题。主要内容可以概括为如下:1.针对WNMSs中传感器异步采样和传输的问题,设计了一种包含序贯式观测融合方法和序贯式矩阵加权方法的分层融合估计器。首先,将传感器网络进行分簇,并建立了分簇传感器网络下的异步观测模型和融合时序模型,然后把非线性融合估计器的设计过程分为两个...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>