多速率多传感器时变系统Krein空间序列融合ℋ∞滤波

"这篇研究论文探讨了基于Krein空间方法的多速率多传感器时变系统的顺序融合ℋ∞滤波问题。系统具有不同的状态演变速率和估计及测量采样率，文章提出了一种新的性能指标来序列化描述系统噪声对融合估计的影响。" 在现代信号处理和控制理论中，滤波技术是关键组成部分，特别是在多传感器系统中，它能够整合来自不同传感器的数据以提高估计精度。该研究论文聚焦于解决一类特殊的滤波问题——顺序融合ℋ∞滤波，这适用于那些状态随时间变化且不同传感器具有不同采样率的系统。在这样的系统中，每个传感器可能以不同的速率捕获信息，这增加了滤波设计的复杂性。 ℋ∞滤波是一种优化的滤波策略，其目标是在保证滤波器性能的同时，最小化噪声对估计结果的影响。它考虑了系统不确定性以及噪声的潜在危害，通过最大化误差空间的范数（即ℋ∞范数）来量化这种影响。在多速率多传感器环境中，传统的ℋ∞滤波方法可能不再适用，因为它们通常假设所有传感器同步采样。 Krein空间理论提供了一个框架，可以处理具有不对称或非正定内积的线性空间，这在处理上述问题时非常有用。Krein空间允许在非正定情况下分析滤波器的稳定性，这对于具有不同采样率和噪声特性的传感器来说至关重要。论文中提出的新型性能指标可能是基于Krein空间内积的某种度量，旨在动态评估系统噪声如何在连续融合过程中影响估计质量。 该论文的贡献在于提出了一个新颖的滤波算法，该算法能够适应多速率环境，并利用Krein空间理论处理非正定性。通过这种方式，论文作者能够设计出一种滤波器，它可以有效地融合不同采样率的传感器数据，同时保持对系统噪声的良好抑制能力。这种方法对于航空航天、自动驾驶、环境监测等依赖于多传感器信息融合的领域有重要的应用价值。 这篇论文深入研究了如何在时变系统中实现高效、稳健的多传感器数据融合，通过引入Krein空间的视角，为滤波理论和实践开辟了新的可能性。