多传感器快速信息融合稳态Kalman滤波器设计

本文主要探讨了一种利用现代时间序列分析方法在多传感器信息融合中的快速应用——快速信息融合稳态Kalman滤波器。该滤波器的设计目标是基于标量加权的线性最小方差融合准则，旨在提高信息融合的效率和准确性。 文章首先介绍了基于ARMA（Autoregressive Moving Average）模型的滤波器增益计算方法，这是一种在统计建模中广泛使用的模型，通过分析新息序列的自相关性来估计系统的动态行为。通过ARMA模型，作者能够有效地估计传感器数据的动态关系，从而实现更精确的数据融合。 接着，文中提出了一个新的方法来计算传感器间的滤波误差方差阵和协方差阵，即使用Lyapunov方程。Lyapunov稳定性理论在此被巧妙地应用，它提供了一个迭代求解框架，能够确保滤波误差的稳定性和收敛性。相比于基于Riccati方程的传统矩阵加权方法，这种新型Lyapunov方程的求解方式显著减少了计算复杂度，使得实时应用成为可能。 此外，作者还证明了这种迭代解的指数收敛性，这意味着随着迭代次数的增加，滤波器的性能将迅速接近最优状态，这对于需要实时处理大量传感器数据的系统来说，具有重要的实际意义。 论文进一步讨论了这种快速信息融合稳态Kalman滤波器在设计含有未知噪声统计系统的自校正能力，这意味着它可以在面对不确定性时自我调整，提高了整个系统的鲁棒性。 最后，作者通过一个目标跟踪系统的仿真例子，展示了快速信息融合稳态Kalman滤波器的有效性和实用性。这个例子证实了该滤波器在实际场景中能够有效地整合来自多个传感器的信息，从而提升跟踪精度和稳定性。 本文为多传感器信息融合提供了一种高效且实时的解决方案，特别是在处理动态环境下的目标跟踪等应用中，显示出巨大的潜力。通过结合现代统计模型和Lyapunov稳定性理论，该快速信息融合稳态Kalman滤波器对于提升信息处理效率和准确性具有重要意义。