鲁棒观测融合Kalman预报器在不确定多传感器系统中的应用

"不确定多传感器系统鲁棒观测融合Kalman预报器" 本文研究了带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统，提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器。该预报器使用虚拟噪声补偿不确定参数，将系统转化为仅带噪声方差不确定性的多传感器系统。然后，使用加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则，基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统，证明了该预报器的鲁棒性。 在该预报器中，使用Lyapunov方程方法证明了它的鲁棒性，并与鲁棒局部和集中式融合Kalman预报器进行了精度比较。最后，通过一个仿真例子，说明了如何搜索参数扰动的鲁棒域，并验证了所提出的理论结果的正确性和有效性。 该研究的主要贡献在于，提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器，解决了带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统的鲁棒观测融合问题。该预报器具有良好的鲁棒性和精度，可以应用于实际工程中。 在该研究中，使用了虚拟噪声补偿不确定参数的方法，将系统转化为仅带噪声方差不确定性的多传感器系统。这种方法可以有效地解决带不确定模型参数和噪声方差的多传感器系统的鲁棒观测融合问题。 此外，该研究还使用了加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则，基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统，证明了该预报器的鲁棒性。该方法可以确保预报器的鲁棒性和精度，满足实际工程的需求。 该研究提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器，解决了带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统的鲁棒观测融合问题。该预报器具有良好的鲁棒性和精度，具有广泛的应用前景。 知识点： 1. 鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器的提出解决了带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统的鲁棒观测融合问题。 2. 虚拟噪声补偿不确定参数的方法可以将系统转化为仅带噪声方差不确定性的多传感器系统。 3. 加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则可以确保预报器的鲁棒性和精度。 4. Lyapunov方程方法可以证明预报器的鲁棒性。 5. 鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器可以应用于实际工程中，具有广泛的应用前景。 本文提出了鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器，解决了带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统的鲁棒观测融合问题，具有广泛的应用前景。