如今,計算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)發(fā)展日新月異,從而使得多源信息融合技術(shù)作為一個研究熱點,引起多方關(guān)注并應(yīng)用于多個領(lǐng)域,如:身份識別、智能機(jī)器人、刑事偵查、工業(yè)監(jiān)控、遙感技術(shù)等方面。與單傳感器相比,多源信息融合有著其自身獨特的優(yōu)勢,具有相當(dāng)可觀的發(fā)展前景。本文以多傳感器網(wǎng)絡(luò)信息融合狀態(tài)估計問題為主要研究內(nèi)容,分別針對具有時滯、丟包、多速率特點的系統(tǒng)或者是同時具有多個特點的系統(tǒng),采用觀測重組、二進(jìn)制概率、提升技術(shù)等方法對系統(tǒng)進(jìn)行建模,再有針對性地運用加權(quán)算法、一致性算法、序貫算法等分布式融合算法,設(shè)計出不同的多源網(wǎng)絡(luò)信息融合狀態(tài)估計器。對算法進(jìn)行仿真驗證以及收斂性分析,最終實現(xiàn)了較好的估計效果。所做工作包括:第一,分別利用提升技術(shù)以及觀測重組技術(shù)對多速率系統(tǒng)和具有隨機(jī)時滯的系統(tǒng)建模,將建立后的系統(tǒng)模型首次與序貫融合算法結(jié)合。算法中增益與原系統(tǒng)保持相同的維數(shù),計算量小,精度較高的基于序貫融合法的分布式狀態(tài)估計,并利用Matlab進(jìn)行仿真分析,證明其有效性。第二,研究基于加權(quán)算法的隨機(jī)時滯系統(tǒng)的分布式狀態(tài)估計。對三種加權(quán)融合算法進(jìn)行總結(jié),并首次使用標(biāo)量加權(quán)融合算法與之前得到的經(jīng)過觀測重組后的無時滯... 

【文章來源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于序貫擴(kuò)展Kalman濾波的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤

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【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號：3398539