有色噪声多重时滞系统分布式滤波器设计

"该文研究了带有色观测噪声的多传感器多重时滞系统的分布式融合滤波问题，采用新息分析方法提出了一种非增广的最优滤波器，并通过线性最小方差最优加权融合算法设计了分布式融合估计算法，提高了估计精度并避免了高维计算和大存储需求。" 在现代信号处理和控制系统中，多传感器系统被广泛应用于各种复杂环境下的数据采集和处理。多重时滞系统是指系统中存在多个时间延迟的现象，这在实际工程问题中很常见，例如远程通信、动态系统控制以及航天器导航等领域。这些时滞可能会引入额外的不确定性，影响系统的稳定性和性能。 本文关注的是在带有色观测噪声的情况下，如何有效地进行数据融合和估计。色噪声，即非高斯、非独立同分布的噪声，与通常假设的白噪声（即各频率成分相互独立的噪声）不同，处理起来更具挑战性。作者采用新息分析方法，这是一种用于处理非线性滤波问题的有效工具，它通过对创新（即观测值与预测值的差）进行分析来更新状态估计。 提出的非增广最优滤波器是一种不增加系统维度的解决方案，它等价于一个带有相关白噪声的多重时滞系统的一步预报器。这种预报器能够在没有增加系统复杂性的情况下，预测系统未来的状态，从而减少时滞对系统性能的影响。 当系统中有多个传感器时，文章进一步推导了多重时滞系统中任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵。这个推导对于实现有效的信息融合至关重要，因为它能描述不同传感器间估计的关联性和不确定性。 基于线性最小方差最优加权融合估计算法，作者设计了分布式融合滤波器。分布式融合估计的优势在于，它可以在各个传感器节点上独立进行，然后将结果进行加权融合，从而获得比单个传感器更精确的全局估计。相比于传统的增广集中式最优滤波器，分布式方案不仅提高了估计的精度，还具有更高的可靠性，因为即使部分传感器失效，其他传感器仍能继续工作。此外，分布式方法避免了高维计算的需求，减少了存储空间，这对于资源有限的传感器网络尤其有利。 通过仿真例子，论文验证了所提方法的有效性，证明了在带有色观测噪声的多传感器多重时滞系统中，分布式融合滤波器能够提供更优的性能表现。这项工作对于理解和改进多传感器系统中的滤波技术，尤其是在存在复杂噪声和时滞效应的环境中，具有重要的理论和实践意义。