一种序贯融合多传感器一步延迟无序量测的算法

"这篇研究论文探讨了一种新的序列融合算法，用于处理具有多个单步时延Out-of-Sequence Measurements (OOSMs)的多传感器系统。该算法旨在提高实时性能和减少存储需求，解决了现有算法在处理延迟无序量测时的局限性。" 文章介绍了一种针对多传感器系统的序贯式融合滤波方法，特别是处理一步延迟的无序量测问题。传统的算法在处理多步滞后或多个延迟量测时，往往需要等待所有数据到达后才能进行更新，这限制了系统的实时处理能力和增加了存储负担。作者们提出的新型算法基于线性最小方差准则，并结合噪声预测和序贯递推的概念，允许系统在接收到每个延迟量测时立即进行更新，从而提高了实时性。 具体来说，系统模型是一个线性离散系统，其中状态向量、状态转移矩阵和高斯白噪声的方差被定义。论文中提到的状态转移方程描述了状态如何随着时间演变，并包含了随机噪声项。当传感器测量存在时延，即OOSMs，它们不能按照预期的时间顺序到达融合中心。现有的A1算法可以处理单一的一步延迟无序量测，但无法有效应对多个延迟量测的情况。 新算法的关键创新在于它能够逐个处理到达的延迟量测，而不是等待所有数据积累。通过预测噪声并采用序贯方式更新估计，算法可以在接收每一个OOSM时即时优化状态估计，减少了对存储的需求并提升了系统响应速度。 通过仿真验证，该算法展示了其在处理多传感器一步延迟无序量测时的有效性和最优性。论文还引用了先前的研究，这些研究解决了单个或多个多步延迟量测的问题，但都未能解决实时性和存储效率的问题。因此，这篇论文的贡献在于提供了一个更适应实时环境和具有较低存储要求的解决方案。 总结来说，这篇论文提出的新型序贯融合算法对于具有多个单步时延OOSM的多传感器系统是一个重要的进步，它优化了数据处理流程，提高了系统的实时性能，并降低了对存储资源的需求。这对于现代复杂传感器网络和实时决策系统的设计具有重要意义。