【摘 要】
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近年来,传统传感器系统朝着网络化方向发展迅猛,多传感器网络化系统的研究在网络化和分布式这两大新利器的加持下,备受学术界关注。较传统传感器系统,网络化拓展了传感器系统的应用范围,分布式则提高了传感器系统的灵活性和可靠性。然而,数据的网络传输不是能百分之百完成的,受设备性能老化、物理线路故障、软件BUG或网络病毒等方面的影响,容易发生丢包、随机滞后等现象,这些现象往往是随机出现的,如何消除这些随机性的
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近年来，传统传感器系统朝着网络化方向发展迅猛，多传感器网络化系统的研究在网络化和分布式这两大新利器的加持下，备受学术界关注。较传统传感器系统，网络化拓展了传感器系统的应用范围，分布式则提高了传感器系统的灵活性和可靠性。然而，数据的网络传输不是能百分之百完成的，受设备性能老化、物理线路故障、软件BUG或网络病毒等方面的影响，容易发生丢包、随机滞后等现象，这些现象往往是随机出现的，如何消除这些随机性的网络问题是研究网络化系统的首要任务。另一方面，分布式多传感器网络作为一种多传感器融合架构，需要可靠准确的多传感器信息融合算法以保证融合结果的精度。因此，多传感器网络化系统的融合估计问题成为了目前国内外的研究热点。本文针对网络化系统中存在的丢包现象，提出了一种序贯逆协方差交叉(sequential inverse covariance intersection，SICI)融合估计算法。主要研究内容如下:
首先，对带丢包和线性相关白噪声的网络化系统，利用增广和虚拟噪声技术设计了局部时变Kalman预报器和滤波器，接着应用Lyapunov方程方法设计了局部稳态Kalman滤波器，在此基础上设计了逆协方差交叉(inverse covariance intersection，ICI)融合稳态Kalman滤波器，并结合序贯融合方法，推导出了SICI融合稳态Kalman滤波器。
其次，对带丢包和乘性噪声的网络化系统，设计了局部时变和稳态Kalman估值器，并设计了ICI融合和SICI融合稳态Kalman估值器。
最后，对带丢包和随机滞后的网络化系统，设计了局部时变和稳态Kalman估值器，并设计了ICI融合和S1CI融合稳态Kalman估值器。
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