【摘 要】
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针对无约束状态估计,状态误差协方差等价于状态方差。但是,在约束状态估计下,两者并不相等。现有的约束估计方法大多沿用无约束估计的误差协方差最优原则,忽略了状态方差。约束状态估计的方差同样是衡量估计精度的标准,故考虑约束系统的状态估计时,针对约束下的状态方差研究同样值得关注。动态系统通常基于单一传感器进行状态估计,但单一传感器很难保证对目标的精准感知和估计。因此使用多个传感器对同一目标进行监测,研究多
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针对无约束状态估计,状态误差协方差等价于状态方差。但是,在约束状态估计下,两者并不相等。现有的约束估计方法大多沿用无约束估计的误差协方差最优原则,忽略了状态方差。约束状态估计的方差同样是衡量估计精度的标准,故考虑约束系统的状态估计时,针对约束下的状态方差研究同样值得关注。动态系统通常基于单一传感器进行状态估计,但单一传感器很难保证对目标的精准感知和估计。因此使用多个传感器对同一目标进行监测,研究多传感器的融合估计可以进一步提高估计的精度及可靠性。本文主要针对含等式约束的单传感器系统及多传感器系统,在已有研究基础上,提出一系列新的算法。本文研究工作主要集中在以下三个方面:（1）等式约束下的状态最优估计。对于含有线性和非线性等式约束的状态估计,将约束信息纳入到传统卡尔曼滤波框架之中,把传统无约束卡尔曼滤波结果投影到状态约束子空间,投影之后的结果具有更高的状态估计精度。（2）等式约束下的最小方差融合估计。在单传感器下,针对无约束的线性系统,提出一种矩阵凸组合最小方差融合估计方法。将该算法拓展至等式约束,基于该融合方法得到等式约束下基于矩阵凸组合的最小方差估计（C-MCCV）。理论比较误差协方差最优约束卡尔曼估计（C-KP）与C-MCCV的统计性质区别,并通过MATLAB进行仿真实验验证。（3）等式约束下多传感器数据融合研究。在多传感器下,提出等式约束下基于矩阵凸组合的最小方差多传感器融合方法（C-MCCVF）。理论比较传统等式约束下误差协方差最优多传感器数据融合方法（C-MSPF）与C-MCCVF的统计性质,并通过MATLAB进行仿真实验验证。通过研究,本文提出等式约束下基于矩阵凸组合的最小方差估计与等式约束下基于矩阵凸组合的最小方差多传感器融合两种算法。理论比较其同原有算法的统计性质,实现约束状态估计方差的降低,为约束状态估计领域提供了新的方向。
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