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1、上海交通大学硕士学位论文复杂条件下状态信息融合稳健方法研究姓名：肖艳军申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：李建勋20060201上海交通大学硕士学位论文摘要复杂条件下状态信息融合稳健方法研究摘要信息融合亦称为多传感器信息融合是通过对来自多种类传感器的数据进行多级别多方面多层次的处理与综合以期获得比单传感器更丰富更精确更可靠的有用的信息近20年来随着传感器技术的迅速发展和多传感器系统的大量涌现,多传感器信息融合技术获得了广泛的研究和发展目前信息融合特别是状态信息融合已广泛应用在空中交通管制国防海港监控机器人视觉遥感
2、气象预报和智能交通等领域稳健性作为信息融合的一个主要优点它是确保多源参数估计信息的最佳合成问题是信息融合理论中关键技术之一稳健性在复杂条件下的信息融合中的重要性更加突出由于实际恶劣环境中存在野值色噪模型匹配等诸多影响系统稳定的因素甚至可能导致系统崩溃因此状态融合的稳健性研究是实际系统的应用和理论的发展基础本文主要应用小波多分辨率分析方法对状态信息的处理和信息融合问题进行深入研究本文的研究主要涉及基于小波变换的抗差多速率模型及其算法多尺度信号滤波和基于多尺度的多源信息融合色噪声条件下的状态估计等本文的主要研究成果如下1针对野值的特
3、性进行研究分析利用小波变换后野值系数的特性考虑提出从小波域进行野值的检测和剔除并结合多速率信息抽取建立了小波域的抗差多速率模型新的模型首次在小波域将野值的剔除与多速率信息的抽取结合一体抗差多速率模型具有很强的鲁棒性和实用性同时引入交互式多模型给出了抗野值交互式多速率滤波算法新算法对野值具有很好的鲁棒性针对机动和非机动情况的状态估计都有满意的效果2对子波域多尺度滤波及信息融合进行了研究分析了基于小波多分辨率分析的多尺度滤波通过空间变换证明了多尺度滤波中细节信号处理的必要性和可行性改进了多尺度滤波算法新的多尺度滤波算上海交通大学硕士
4、学位论文摘要法充分体现了多尺度分析思想提出了新的多传感器信息融合算法新算法基于不同的尺度级进行信息融合突破了单一尺度融合的局限通过机动和非机动的实例仿真表明了理论推导的正确性和该算法的有效性3针对色噪声下的状态估计进行了分析推导了在色噪声下的系统方程给出了统一的带白噪的系统观测方程将色噪声的状态估计转化为ARMA参数的鲁棒辨识问题避免了扩维滤波将状态参数的估计归结为色噪声ARMA模型参数的辨识问题采用鲁棒支持向量机(SVR)辨识ARMA参数通过最大后验估计推导了SVR的优化自由参数选取问题给实际应用提供了有力的指导实现了ARMA
5、参数鲁棒辨识和系统状态的精确估计关键词信息融合稳健性小波变换抗差多速率多尺度滤波ARMA上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTROBUSTINFORMATIONFUSIONUNDERNON-STATIONARYCONDITIONABSTRACTInformationfusionalsonamedmulti-sensorinformationfusion,itisamultilevel,multilayerprocessandintegrationofinformationfromdifferentsensors,inorder
6、togetmoreabundant,accurate,reliableinformationduringtherecent20years,manyachievementshavebeenobtainedwiththedevelopmentofsensortechnologyandimprovementofmulti-sensorsystemsdevelopment.Theinformationfusion,especiallystateinformationfusionhasbeenappliedwidelyinairtraff
7、iccontrol,nationaldefense,seaportsupervision,robotvision,remotesensing,airportforecastandartificialtraffic.Asakeyadvantageofinformationfusion,Robustnessisanimportanttechnologyininformationfusiontheory,whichensuresthatthemulti-sourceinformationfusionisoptimal.Itsneces
8、sityismoreobviousunderno-stationarycondition.Duetotheexistofoutliers,colorednoise,targetkinematicsuncertaintyandtheotheruncertainti
