帶不同局部模型系統(tǒng)Wiener狀態(tài)融合器及其應(yīng)用.pdf

1、多傳感器信息融合也稱多傳感器數(shù)據(jù)融合，是指對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)進行多方面和多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。它避免了單一傳感器的局限性，可以獲得更多信息，得出更準(zhǔn)確、可靠的結(jié)論。信息融合技術(shù)涉及到數(shù)學(xué)、軍事科學(xué)、計算機科學(xué)、自動控制理論、人工智能、通信技術(shù)、管理科學(xué)等多種學(xué)科的交叉和具體運用。它充分的利用了多源數(shù)據(jù)的互補性和電子計算機的高速運算性能，有效地提高了信息處理的質(zhì)量。

2、對帶不同局部模型多傳感器線性離散定常隨機系統(tǒng)，應(yīng)用現(xiàn)代時間序列分析方法，基于自回歸滑動平均(ARMA)新息模型和白噪聲估計理論，及將現(xiàn)代時間序列分析方法與經(jīng)典Kalman濾波方法相結(jié)合，提出了兩類局部Wiener狀態(tài)估值器。對每類局部狀態(tài)估值器，根據(jù)按矩陣加權(quán)、按對角陣加權(quán)和按標(biāo)量加權(quán)三種最優(yōu)融合規(guī)則，提出了系統(tǒng)公共狀態(tài)的三種最優(yōu)加權(quán)融合Wiener狀態(tài)估值器。它們的精度高于每個局部估值器的精度，且可統(tǒng)一處理融合濾波、預(yù)報和平滑問題。為