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文檔簡介
1、在系統(tǒng)辨識和建模誤差分析中,集員估計區(qū)間分析算法作為一種新興的、有效的估計方法。近年來在國際控制理論界逐漸走紅。這種方法的主要特征是:假定系統(tǒng)的噪聲是隨機過程,不需要知道干擾噪聲或噪聲功率分布(未知但有界——UnknownButBounded,簡稱UBB)的情況下,根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出提供的信息,確定一個參數(shù)空間與觀察數(shù)據(jù)和噪聲相容的的成員集合(或區(qū)間),該集合(或區(qū)間)總是包含著待辨識的真值。有關集員估計區(qū)間算法的研究在許多工程中得到了應
2、用,并在一些方面取得了引人矚目的突破性成果。盡管集員估計理論應用的研究已經(jīng)取得了一定的成果,但這些的研究并非完善。本課題在研究分析現(xiàn)有集員估計成果的基礎上,對現(xiàn)有集員估計區(qū)間算法進行改進,提出了一種新型的區(qū)間分析方法,即多傳感器數(shù)據(jù)融合的集員估計區(qū)間算法。其基本思想是利用多傳感器融合技術的優(yōu)勢對含有噪聲的數(shù)據(jù)樣本進行預處理,使之更能反映數(shù)據(jù)本質(zhì);融合后的數(shù)據(jù)信息再根據(jù)集員估計區(qū)間分析方法對系統(tǒng)參數(shù)進行估計,以得到一個更緊致的估計區(qū)間。本
3、文總共分為下面幾部分:
第一部分主要敘述了集員估計理論的由來、原理、發(fā)展和研究現(xiàn)狀。并在此基礎上引入了集員估計中重要的一類算法——區(qū)間算法(盒子算法)。然后詳細的介紹區(qū)間算法的數(shù)學基礎。并重點地分析了一種線性時不變系統(tǒng)的集員區(qū)間分析的算法。同時給出了詳細地遞推過程。
第二部分系統(tǒng)地介紹了多傳感器信息融合原理和研究現(xiàn)狀。重點對數(shù)據(jù)融合原理、結構組成、融合方法和融合技術的意義等進行了詳細的介紹。仔細地分析了單一傳感器和多
4、傳感器融合技術方案的優(yōu)劣,并對其融合結果進行了仿真實例比較。
第三部分是本課題研究的重點,在分析集員估計區(qū)間算法和數(shù)據(jù)融合技術的基礎之上,提出了一種新型的算法——多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的集員估計區(qū)間算法。詳細地說明了怎么利用多傳感器融合后的更有效,更全面的數(shù)據(jù)進行區(qū)間估計。證明了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術可以有效地減少系統(tǒng)的總均方誤差。然后把融合后的這些數(shù)據(jù)利用集員估計區(qū)間算法進行系統(tǒng)辨識,使待辨識的區(qū)間更加的緊致,仿真實驗表明該新型
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