多传感器arma信号观测融合wiener滤波器

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1、第10卷第l6期2010年6月科学技术与工程Vo1．10No．16June20101671—1815(2010)16—3938-04ScienceTechnologyandEn~neefing⑥2010Sci．Tech．Engng．多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器崔崇信邓自立(黑龙江科技学院电气与信息工程学院，哈尔滨150027；黑龙江大学电子工程学院，哈尔滨15oo8o)摘要利用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题。同集中式观测融合方法和

2、分布式状态融合方法相比，不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器，而且可显著地减小计算负担，便于实时应用。一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性。关键词现代时间序列分析方法ARMA新息模型加权观测融合Wiener滤波器中图法分类号O211．64；文献标志码A多传感器信息融合技术广泛应用于国防、军事析方法提出了多传感器加权观测融合Wiener信号等高科技领域，例如制导、跟踪、GPS定位、机器人滤波器，避免了求解Ricatti方程，可明显减小计算等。如何在这些信号处理和控制等领域提高信号负担，而且是全局最优的，便于实时应用。滤波的精度，成为了关

3、键的问题。对于具有多个传感器的信号接收系统，在滤波器的设计中运用多传1问题描述感器观测融合方法⋯，可以提高滤波精度。目前有两种方法可以实现多传感器观测融考虑多传感器单通道ARMA信号合_2J，一种是用扩维方法合并观测数据，叫做集中A(q)s(t)=C(q)W(t)(1)式观测融合方法。它的优点是可获得全局最优滤Y(t)=s(t)+(t)，i=1，⋯，￡(2)波估值，但缺点是计算负担较大。另一种是用加权其中Y(t)为第i个传感器输出(观测)，s(t)为待方法合并观测数据，它的优点是不增加观测向量维估信号，(f)为系统的输人白噪声，(f)为观测数，计算

4、负担小，但缺点是要求各传感器有相同的噪声。A(q)和C(q)为单位滞后算子q的多项观测阵。在这种情况下，文献[3]证明了两种方法式，形如X(q一)=0+lq十⋯+q，且首系是功能等价的，即加权观测融合方法同样可获得全数0o=1，Co=0。局最优滤波估值，同时具有显著地减小计算负担的假设1W(t)和(t)是零均值，方差各为：优点。由于信号估值器是在Kalman滤波器基础上和的相互独立白噪声。计算得到的，因而用上述两种方法就可得到全局最假设2(A(q一)，C(q))互质，n。≥n。优信号估值器。状态融合也有两种方法，一种是假设3初始时刻t。=一∞。集中

5、式融合方法，它相同于集中式观测融合方法，问题是基于观测(y(t+N)，Y(t+Ⅳ一1)，⋯)另一种是分布式融合方法，它由局部滤波估值加权求信号s(t)的全局最优加权观测融合Wiener滤波得到融合估计，但该方法一般只能得到次优估器；(tlt+Ⅳ)。对N=0，N>0或N<0，各称其值]，且计算负担较大。本文利用现代时间序列分为Wiener滤波器、平滑器、或预报器。201o年3月20日收到国家自然科学基金(60874063)资助由假设1一假设3，式(1)和式(2)有状态空间第一作者简介：崔崇信(1977一)，男，黑龙江科技学院讲师，硕士，模型研究方向为

6、信息融合、工业控制。(t+1)=中(t)+Fw(f)(3)l6期崔崇信，等：多传感器ARblA信号观测融合Wiener滤波器3939y(t)=Hx(t)+(t)，i=1，⋯，￡(4)O(q)和可用Gevers-Wouters算法求得。S(t)=(t)(5)其中规定c=0(i>n)，I为xn单位阵。2多传感器加权观测融合Wiener信号滤r一Ⅱ波器I=I；I。一加权融合观测y(￡)有稳态最优预报器‘L—n0⋯。H多(tIt+N)=J一，v(q-1)DI1(qI1)y(t+Ⅳ)H=【10⋯0】(6)(17)且Y(t)可看作是对信号s(t)的第个估值，(

7、t)且有预报误差(tJt+N)=Y(t)一多(tIt+Ⅳ)为为相应的估计误差。(tIt+N)=F一Ⅳ(q)(t)，N<0(18)由文献[1]，系统有加权最优融合观测方程为Y(tIt+N)=0，Ⅳ≥0(19)(t)=(t)+(t)(7)预报误差方差为式(7)中L工y(f)=(∑：)一∑Y()，Py(Ⅳ)=E[(多(￡It+Ⅳ))]=∑M，Ⅳ<0l：l1l工(20)()=(∑三)∑(f)(8)P(Ⅳ)=0，Ⅳ≥0(21)最优融合观测方程的观测噪声(t)的方差阵为引理【系统式(1)和式(14)有稳态最优白噪f声Wiener估值器=(∑)(9)D(q)(t

8、It+Ⅳ)：(q)a(q)Y(t+Ⅳ)现在我们进一步证明(22)：<2(=1，2，⋯，￡)(10)事实上，由式(9)有q-