噪聲相關(guān)多源信息系統(tǒng)的微卡爾曼濾波融合與相對組合導航算法研究.pdf

1、多源信息融合是一個有著廣泛應(yīng)用背景及重要理論意義的研究課題。為了提高信息處理的精度、實時性、穩(wěn)健性以及在惡劣環(huán)境中的生存能力，以美國為首的西方發(fā)達國家已經(jīng)在眾多領(lǐng)域開展多源信息融合技術(shù)的理論與應(yīng)用研究，如戰(zhàn)爭中的軍事情報、計算機網(wǎng)絡(luò)、通信、關(guān)鍵國防裝備和三軍一體化系統(tǒng)等。多源信息融合雖然在近三十年已獲得相當大的進展，但是這些應(yīng)用是有條件限制性的，如在決策融合方面，則要求多源信息是統(tǒng)計獨立的；在估計融合方面，則需要各傳感器之間測量噪聲是相

2、互獨立的。實際上，噪聲相關(guān)是普遍存在的。本文主要研究工作是設(shè)計有效的數(shù)據(jù)融合算法解決噪聲相關(guān)問題，具體工作如下：
　　傳統(tǒng)的卡爾曼濾波融合算法是在噪聲相互獨立的限制性條件下提出的。本文提出了一種完全噪聲相關(guān)的多傳感系統(tǒng)微卡爾曼濾波器融合算法，該算法將卡爾曼濾波理論與矩陣求逆引理、矩陣相似變換技術(shù)恰當結(jié)合，并且將帶有噪聲相關(guān)的集中式卡爾曼濾波的信息形式用N個噪聲相關(guān)的微卡爾曼濾波器等效地表達出來。實驗表明，該算法不僅精確的等價于相應(yīng)

3、的集中式的卡爾曼濾波融合公式，而且能改善高階矩陣逆運算復雜的問題。
　　傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波融合算法要求噪聲相互獨立，為取消這一限制條件，提出了一種完全噪聲相關(guān)的多傳感系統(tǒng)微擴展卡爾曼濾波器融合算法。該算法將帶有噪聲相關(guān)的集中式擴展卡爾曼濾波的信息形式等效的用N個噪聲相關(guān)的微擴展卡爾曼濾波器表達出來，進而實現(xiàn)降低計算量的目的。實驗仿真表明，該算法能夠降低高階矩陣求逆運算的計算復雜度。
　　針對傳統(tǒng)的單艦船集中式組合導航算法在