不确定无序量测系统的最优网络化状态估计

本文以线性时不变或系统参数预先确定的单传感器系统为对象,研究带有不确定随机无序量测约束下的最优网络化估计问题.基于线性时不变或参数预先确定系统的滤波器系数矩阵离线计算和线性最小方差估计的线性加权求和特性,首先介绍传统Kalman滤波的等价测量值加权求和形式.然后,以该测量值加权求和滤波器为基础,结合布尔二值开关和无序量...     

基于多传感器的序贯式融合有限域H∞滤波方法

与集中式和分布式融合滤波器相比, 序贯式融合滤波器不仅保证了估计精度相同, 而且在对测量值即到达即滤波、部分测量值缺失等方面都具有灵活性、自适应性和实时性等特点. 为此, 本文针对一类噪声能量有界的多传感器动态系统, 给出了一种序贯式融合有限域H∞滤波器. 首先, 利用测量值扩维的方法, 给出一种集中式融合有限域H∞ 滤波器; 然后, 利用H∞滤波的性能指标与二次型不等式之间、以及Hilbert空间二次型的稳定点与Krein空间正交投影之间等的对应关系, 构造出一种序贯式融合有限域H∞ 滤波器; 最后, 从理论与数值仿真两方面验证了新滤波器与集中式融合有限域H∞滤波器的性能等价性.     

二维卡尔曼滤波的多源信息序贯式融合去噪方法

图像去噪方法主要是基于单传感器进行研究的,单传感器的信息已不能满足图像处理的需求。因此文章首先建立了多传感器下的二维线性离散系统的状态空间模型,然后对图像进行2DKF去噪,最后采用多传感器的序贯式融合方法取得结果来满足图像处理的需求。     

网络化多传感器系统的序贯式融合滤波——基于噪声估计方法

在网络化多传感器系统中,由于各传感器采集到的量测信息在经网络向融合中心传递的过程中,常会出现各种随时间变化的延迟现象,而处理该类系统融合滤波问题的现有方法又大都难以实现滤波过程实时性与滤波精度最优性的共赢.为此,本文在线性最小均方误差意义下,利用不同时刻状态间的递推关系和噪声估计方法,提出了一种实时、递归、最优的序贯式融合滤波器.首先利用状态间的递推关系,将不同时刻得到的量测信息转化为当前状态的伪量测信息.其次,利用新提出的噪声估计方法求解伪量测方程中增益噪声的估计值和用于滤波器设计的增益矩阵.然后,基于转化后的伪量测信息和求取的滤波增益矩阵实现对系统状态的最优估计.以此方法依次处理该融合周期内到达融合中心的各量测信息,建立起一种实时、递归、最优的序贯式融合滤波器.最后,用计算机仿真来验证新方法的有效性.     

多传感器一步延迟OOSMs序贯融合滤波

该文提出了一种序贯式多传感器一步延迟无序量测的融合估计算法.针对现有系统中存在的延迟量测问题,在单传感器一步延迟无序量测最优更新A1算法的基础上,引入序贯递推的思想,在线性最小方差准则下,提出了一种序贯式的多传感器一步延迟无序量测最优融合算法,提高了多OOSMs融合估计的实时性.仿真验证了该文算法的有效性和最优性.     

基于伪测量方程模型库的延迟量测滤波

信息在传感器网络传输过程中会出现延迟、错序和丢包等现象,如何充分地利用这些信息对有效提高状态估计精度非常重要。针对现有延迟量测滤波方法中存在的问题,本文基于所建立的伪测量方程模型库,提出一种用于处理延迟量测的滤波方法。首先,利用线性定常系统的参数时不变特性,在测量值有限延迟条件下建立伪测量方程模型库;然后,基于当前时刻到来的延迟或即时测量数据,在模型库中选取与之对应的测量方程模型,并结合系统状态模型,建立系统状态的预测估计器或滤波估计器或滤波融合估计器。仿真对比验证了新方法的有效性与最优性。     

噪声能量有限系统的无序量测更新

针对噪声能量有限网络系统的无序量测更新问题,利用延迟量测的预测估计和新息补偿的思想,提出了一种基于测量值求和形式H∞滤波器的无序量测更新方法.该方法能够利用系统参数的时不变性质,离线计算滤波参数,在无序量测发生与到达时,即能有效地处理,且能够保证滤波过程的实时性.该方法具有较强的扩展性,适用于参数不确定线性时不变系统的无序量测更新过程.仿真结果验证了所提方法的可行性.     

基于观测分解的一类非线性滤波方法

文章针对一类观测方程为非线性,状态方程为线性的非线性系统开展滤波方法研究。首先,采用观测分解方法把原系统拆分为线性系统部分和非线性系统部分;然后,分别利用卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波对新系统进行处理,最后采用分布式融合方法进行估计融合。通过数值仿真将其与直接使用扩展卡尔曼滤波的处理结果进行对比,使用观测分解的新方法有更好的估计精度。     

跨流域调水泵站群的一类网络化控制系统设计

泵站群在跨流域调水过程中发挥着重要的作用,对其进行有效控制是保障调水工程顺利进行的必要条件。为了克服传统控制方法的不足,本文提出了一种泵站群网络化控制系统的系统设计模式。着重分析了泵站群网络化控制系统的结构特点和功能特点,并指出了一些网络化控制系统本身所面临的新问题。利用网络化控制系统可以有效地提高泵站群监控系统的自动化水平,加强泵站之间实时的协调,促进水资源的综合调度。