在許多實際應用中,為了獲得精度更高的系統(tǒng)狀態(tài)估值器,多傳感器最優(yōu)信息融合Kalman濾波理論和方法被廣泛應用。但經典Kalman濾波只適用于模型精確已知的系統(tǒng),但由于存在建模誤差、未建模動態(tài)、隨機干擾等建模不確定性,導致模型參數和噪聲方差存在不確定性,進而使濾波器性能下降甚至引起濾波器發(fā)散。近年來由于網絡化系統(tǒng)方便可靠及低成本等優(yōu)點,被應用于環(huán)境監(jiān)測、目標跟蹤、軍事監(jiān)控、空間探測、智能交通等許多領域。但因為通訊帶寬受限、傳感器故障等多種原因,使得數據在傳輸過程中存在丟失觀測、丟包、隨機觀測延遲等隨機不確定性。因此,近年來對于包含建模不確定性和隨機不確定性兩者混合不確定的系統(tǒng)的魯棒Kalman濾波研究引起特別關注。所謂魯棒Kalman濾波器是指對所有容許的不確定性,相應的實際濾波誤差方差陣被保證有最小上界。因此本文主要解決帶混合不確定性系統(tǒng)的加權狀態(tài)融合魯棒Kalman濾波問題。本文對帶混合不確定性的多傳感器系統(tǒng),引入虛擬噪聲補償乘性噪聲項,將原系統(tǒng)轉換為僅帶噪聲方差不確定的系統(tǒng)。根據極大極小魯棒估計原理,對帶噪聲方差保守上界的最壞情形系統(tǒng),應用Lyapunov方程方法,基于預報器設計濾波器和平滑器的統(tǒng)一方法及收斂性分析的動態(tài)誤差系統(tǒng)分析(DESA)方法,做了如下創(chuàng)新工作:首先,對帶丟失觀測、不確定噪聲方差的多傳感器系統(tǒng)和帶乘性噪聲、不確定噪聲方差的多傳感器系統(tǒng),分別提出了局部和改進的協方差交叉(CI)融合魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器和預報器。對帶不確定方差線性相關白噪聲的多傳感器系統(tǒng),提出在統(tǒng)一框架下改進的CI融合魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman估值器。證明了所提估值器的實際誤差方差有最小上界,并證明了改進的CI融合器的魯棒精度高于原始CI融合器的魯棒精度�？朔嗽糃I融合器的缺點和局限性。其次,對帶乘性噪聲、丟失觀測和不確定方差線性相關白噪聲多傳感器系統(tǒng),提出四種加權狀態(tài)融合極大極小魯棒時變和穩(wěn)態(tài)Kalman估值器,其中包括按矩陣、標量和對角陣加權融合器和一種改進的CI融合器。證明了魯棒性和精度關系,并證明了相應的時變和穩(wěn)態(tài)魯棒Kalman估值器之間按實現收斂。最后,對帶不確定方差線性相關白噪聲的多模型多傳感器系統(tǒng)和帶不確定方差乘性和線性相關加性白噪聲的多模型多傳感器系統(tǒng),提出公共狀態(tài)的局部和四種加權狀態(tài)融合極大極小魯棒時變Kalman估值器,包括按矩陣、標量和對角陣加權狀態(tài)融合器和一種改進的CI融合器。證明了魯棒性和精度關系,提出了相應的魯棒穩(wěn)態(tài)Kalman估值器,并證明了相應的時變和穩(wěn)態(tài)魯棒Kalman估值器之間按實現收斂性。應用于跟蹤系統(tǒng)、不間斷電源系統(tǒng)等若干仿真例子驗證了所提出理論結果的正確性、有效性和可應用性。
【學位單位】：黑龍江大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN713

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本文編號：2819067