线性系统中多传感器相关噪声下的融合滤波算法优化

本文主要探讨了线性系统下带有相关噪声的多传感器信息融合估计问题。作者Tian Tian、Shuli Sun和Na Li来自中国哈尔滨工业大学自动化系，他们针对存在状态矩阵中的相关乘性噪声以及观测矩阵中的相关噪声的随机不确定系统进行了深入研究。在这些系统中，过程噪声表现为一阶自相关，而不同传感器的观测噪声则呈现一阶交叉相关性。 文章的核心关注点在于处理多传感器环境中的复杂不确定性，特别是在存在乘性噪声的情况下，这种噪声与系统状态和观测值的关联性对估计精度有着显著影响。作者采用了一种创新的分析方法，提出了在最小方差意义上的最优集中式融合滤波器、预测器和平滑器。这些滤波器旨在在面对相关噪声时，能够提供更精确和鲁棒的估计结果。 为了提高系统的鲁棒性和灵活性，文中还探讨了分布式信息融合策略。这种策略允许在多传感器网络中分散处理噪声影响，通过协作共享信息，降低了单点故障的风险，并且适应于大规模、动态变化的系统环境。通过分布式处理，可以实现资源的有效利用，同时增强整个系统的稳健性能。 本文不仅理论性强，还包含了大量的数学推导和仿真结果，以验证所提方法的有效性和优越性。研究者们通过比较不同的滤波算法，展示了在处理相关噪声时，他们的方法如何优于传统的无相关噪声假设的估计技术。此外，文章还讨论了实际应用中的参数选择和调整策略，以确保在实际系统中能够获得最佳的性能。 这篇论文为处理线性系统中具有相关噪声的多传感器信息融合问题提供了重要的理论支持和技术指导，对于工程实践中的信号处理、控制系统设计和智能感知等领域具有很高的参考价值。