多速率多传感器非均匀采样系统异步分布式融合滤波器设计

本文探讨了一种针对异步多速率多传感器非均匀采样系统的分布式融合滤波器的研究。该领域的焦点在于解决一类特殊的动态系统，其中状态变量以最高的采样频率进行更新，而不同传感器的测量数据采样率可能各不相同，导致了时间上的非同步性和数据采集的非均匀性。这种复杂性要求滤波算法不仅要处理多个传感器的并行信息，还要处理由于采样率差异带来的挑战。 文章首先定义了系统的状态模型，特别关注了系统噪声的影响。在建立每个传感器的状态模型时，作者考虑了噪声作为关键参数，以确保滤波器的准确性。他们采用了创新分析方法来设计每个传感器的局部滤波器，这种方法允许在每个测量采样点对传感器的数据进行有效的处理和滤波。 在状态更新的过程中，提出了相应的全局策略，即在状态变化的时刻使用滤波器，这有助于整合所有传感器的数据并同步状态估计。文章的核心贡献在于开发了一种融合算法，它基于每个传感器的局部滤波器以及这些滤波器的误差协方差矩阵，实现了分布式环境下的数据融合。与之前的研究相比，新方法更全面地考虑了系统噪声，从而提高了滤波精度。 通过仿真研究，作者验证了所提出的方法在实际应用中的有效性。结果显示，该分布式融合滤波器在处理异步、多速率、非均匀采样数据时，能够有效地降低滤波误差，提高整体系统的鲁棒性和稳定性。这一研究不仅为多传感器融合技术提供了一个重要的理论支撑，也为实际工程中的实时数据处理和决策支持系统提供了新的解决方案。