非线性系统信息融合滤波算法研究

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随着应用价值的提高,多传感器系统如今已是国内外研究的热点问题,其应用领域也从军事、国家安全,发展到医疗卫生事业、自然灾害预测、城市信息化建设、公共交通管理等民用领域。此外,集获取信息、融合估计、系统控制于一体通过网络形成闭环控制的分布式网络控制系统(Networked Control Systems,NCS)也在水下鱼雷制导控制、空空导弹协同作战、通信、工业控制等军事及民用领域备受青睐。本文针对具有多丢包的多传感器非线性系统,分别提出了分布式融合无迹Kalman滤波器和分布式融合粒子滤波器。对分布式融合无迹Kalman滤波器的设计,首先考虑k时刻发生观测丢包或者是状态丢包都会导致丧失k时刻的状态估计,使得无迹Kalman滤波器在k+1时刻无法进行递推滤波。本文采用前一时刻的状态一步预报来近似替代当前时刻的状态估值,进而提出相应的无迹Kalman滤波器,这种滤波器适用于处理任意时刻的丢包问题。随后给出了多传感器分布式融合无迹Kalman滤波器。对分布式融合粒子滤波器的设计,由于粒子滤波是通过采样粒子的繁衍进行滤波的,k时刻状态估计的丢包并不能影响k+1时刻粒子滤波的进行,所以针对k时刻发生观测丢包问题,本文采用复制前一时刻重采样前粒子的权值来近似重要粒子的概率分布,进而提出改进的粒子滤波器,这种滤波器适用于处理任意时刻的丢包问题,随后给出了多传感器分布式融合粒子滤波器。
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