基于现代时间序列分析方法的观测融合kalman滤波器与wiener滤波器

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1、中文摘要多传感器信息融合滤波的目的是基于每个传感器提供的关于系统状态或信号的观测信息或局部估计信息，在某种最优融合准则下，得到系统状态或信号的融合估计，融合精度要高于每一个局部精度。本文应用现代时间序列分析方法，基于AIWA新息模型，在加权最小二乘(WLS)法最优信息融合准则下，对带相关观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统，提出两种加权观测融合稳态Kalmall滤波算法；对带相关输入和观测噪声和相关观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统，提出一种新的加权观测融合稳态Kalman滤波算法。证明了它们功能等价于相

2、应的集中式观测融合稳态KalmaJl滤波算法。同时分别提出了相应的加权观测融合Wiener状态估值器和分量解耦Wiener状态估值器，还提出了多传感器单通道ARMA信号的加权观测融合Wiener估值器和Wiener反卷积估值器。加权观测融合稳态Kalmall滤波算法同集中式观测融合稳态K-almall滤波算法相比，不仅具有渐近全局最优性，而且观测向量的维数较低，可减小计算负担，便于实时应用。大量的仿真例子说明了其正确性和有效性。关键词：多传感器信息融合；加权观测融合：稳态Kalman滤波器；Wiener滤波器；

3、现代时间序列分析方法黑龙江大学硕士学位论文AbstractTheobjectiVesofmultisensorinfo肋ationfhsionfilteringarebasedonthemeasurementinfomationorthelocalestimateiⅢ．o肌ationfor也esystemstateorsignal，providedbyeachsensor’uIlderacertainoptimalmsionrule，t11emsedestim“onforsystemstateorsignali

4、sobtajned，whoseaccuracyishi曲e“haIltllatofeachlocalfilter．Usingthemodemtimeseriesanalysismetllod，basedonmeautore铲essiVemoVingaVerage(ARMA)i皿oVationmodel，underthewei咖ed1eaStsquares(WLS)methodoptimalinfomation如sioncriterion，twowei曲tedmeasurememmsionsteady—State

5、Kalmanfilteringalgorit№sarepresentedfortllemultisensorlineardiscretetime．inv撕antstochasticsystemswitllcorrelatedmeaSurementnoises；fort11emultisensorlineardiscretetime-invariantstochaSticsystemswitllcorrelatedinputaJldmeaSurementnoisesandcorrelatedmeaSurement

6、noises，onenewwei曲tedmeaSurementmsionsteady·stateKalmanfilteringalgoritllmispresented．nispr0Vedtllattheyare劬ctionallyequiValentt0tllecentralizedmeasurememmsionsteady—stateKalmanfilteringalgoritlun．t11ecorresponding、№ightedmeasurementmsionWienerstatefilterandc

7、omponentdecoupledWienerstatefilterarepresented．The、veightedmeasurementfhsionWienerfiltera11dWienerdeconvolutionfilterofmultisensorsinglechalmelARMAsigllalsarealsopresented．Compared谢t11tllecentralizedmeasurementmsionsteady-stateKalmallfilteringalgoritllm，tlle

8、、Ⅳei曲tedmeaSurementfhsionsteady—stateKalmall6lteringalgorit№snotonlyhaVetlleasyInptoticglobaloptimali吼butalsocanreducethecomputationalburden，sothatt11eyaresuitableforrealtimeapplications．Manysim