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1、多源信息融合是一個(gè)有著廣泛應(yīng)用背景及重要理論意義的研究課題。為了提高信息處理的精度、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)健性以及在惡劣環(huán)境中的生存能力,以美國(guó)為首的西方發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)在眾多領(lǐng)域開(kāi)展多源信息融合技術(shù)的理論與應(yīng)用研究,如戰(zhàn)爭(zhēng)中的軍事情報(bào)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、通信、關(guān)鍵國(guó)防裝備和三軍一體化系統(tǒng)等。多源信息融合雖然在近三十年已獲得相當(dāng)大的進(jìn)展,但是這些應(yīng)用是有條件限制性的,如在決策融合方面,則要求多源信息是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的;在估計(jì)融合方面,則需要各傳感器之間測(cè)量噪聲是相
2、互獨(dú)立的。實(shí)際上,噪聲相關(guān)是普遍存在的。本文主要研究工作是設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)融合算法解決噪聲相關(guān)問(wèn)題,具體工作如下:
傳統(tǒng)的卡爾曼濾波融合算法是在噪聲相互獨(dú)立的限制性條件下提出的。本文提出了一種完全噪聲相關(guān)的多傳感系統(tǒng)微卡爾曼濾波器融合算法,該算法將卡爾曼濾波理論與矩陣求逆引理、矩陣相似變換技術(shù)恰當(dāng)結(jié)合,并且將帶有噪聲相關(guān)的集中式卡爾曼濾波的信息形式用N個(gè)噪聲相關(guān)的微卡爾曼濾波器等效地表達(dá)出來(lái)。實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅精確的等價(jià)于相應(yīng)
3、的集中式的卡爾曼濾波融合公式,而且能改善高階矩陣逆運(yùn)算復(fù)雜的問(wèn)題。
傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波融合算法要求噪聲相互獨(dú)立,為取消這一限制條件,提出了一種完全噪聲相關(guān)的多傳感系統(tǒng)微擴(kuò)展卡爾曼濾波器融合算法。該算法將帶有噪聲相關(guān)的集中式擴(kuò)展卡爾曼濾波的信息形式等效的用N個(gè)噪聲相關(guān)的微擴(kuò)展卡爾曼濾波器表達(dá)出來(lái),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降低計(jì)算量的目的。實(shí)驗(yàn)仿真表明,該算法能夠降低高階矩陣求逆運(yùn)算的計(jì)算復(fù)雜度。
針對(duì)傳統(tǒng)的單艦船集中式組合導(dǎo)航算法在
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