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《黑龙江大学》 2018年
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非线性体系加权观测交融估量算法研讨

李云  
【摘要】:跟着现代操控体系规划不断扩大、复杂性不断提高,使得传统感知设备以及处理方法远远不能满意人们对体系准确、全方位认知需求的不断添加。信息交融理论和技能在此布景下应运而生,经过几十年的开展,线性多传感器体系信息交融估量逐步构成一套比较完善的理论体系和研讨办法。但关于非线性多传感器体系,因为非线性环节的复杂性和不确定性,使得非线性多传感器体系信息交融算法还没有得到体系的处理。非线性多传感器信息交融至今仍然是信息交融范畴的首要问题和研讨热门。本文研讨了非线性多传感器体系的加权观测交融估量问题,首要研讨内容如下:1.针对带有独立噪声的非线性多传感器体系,经过引进中介函数,使各个观测方程可由线性矩阵和中介函数相乘得到,再使用加权最小二乘法(Weighted Least Square,WLS),提出了一种非线性加权观测交融(Weighted Measurement Fusion,WMF)算法。该算法可下降集中式交融体系的观测方程维数,完成集中式交融体系的数据紧缩,削减后续估量等环节的核算担负。本文经过Taylor级数结构了多项式方法的近似中介函数,使该算法得以完成。在此基础上,根据Taylor级数迫临的WMF算法和无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman Filter UKF),规划了一种适用于非线性高斯体系的加权观测交融UKF算法,并证明了该算法的渐近最优性,即跟着Taylor级数打开项的添加,该算法渐近等价于集中式交融UKF算法。进一步,根据Taylor级数迫临的WMF算法和粒子滤波器(Particle Filter,PF),又给出了一种加权观测交融PF算法,该算法可处理高斯或非高斯噪声情况下非线性多传感器体系的加权观测交融估量问题。2.针对带有独立噪声的非线性多传感器体系,根据Gauss-Hermite迫临办法,提出了别的一种具有普适性的加权观测交融算法。该算法使用Gauss函数和Hermite多项式结构中介函数。为了下降核算担负,本文选用了分段处理办法,将状况区间进行分段迫临,并离线核算每段的加权系数矩阵,构成数据库。与根据Taylor级数迫临的办法比较,该算法不需求在线核算加权系数矩阵,可削减在线核算担负。一起,本文选用加权观测交融算法对增广的高维观测进行紧缩降维,有用下降了实时估量算法的核算量。根据Gauss-Hermite迫临办法的WMF算法和UKF,规划了加权观测交融UKF算法。根据Gauss-Hermite迫临办法的WMF算法和PF,又给出了一种加权观测交融PF算法。3.针对带有相关噪声的非线性多传感器体系,体系噪声和观测噪声在一起刻互相关,首要,使用去相关办法进行模型转化,将体系噪声和观测噪声相关的非线性体系转化成噪声不相关的非线性体系。然后,根据Taylor级数迫临办法,别离结合UKF滤波算法和PF滤波算法,规划了加权观测交融UKF算法和PF算法。再次,根据Gauss-Hermite迫临办法,别离结合UKF滤波算法和PF滤波算法,提出了加权观测交融UKF算法和PF算法。
【学位颁发单位】:黑龙江大学
【学位等级】:博士
【学位颁发年份】:2018
【分类号】:TN713;TP212

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