自校正解耦融合Kalman滤波器：基于Riccati方程的噪声估计与渐近优化

本文主要探讨了一种针对带有未知噪声方差的多传感器系统的信息融合方法，即基于Riccati方程的自校正解耦融合Kalman滤波器。Riccati方程在控制理论中是一个重要的数学工具，用于求解线性系统的滤波问题，特别是在卡尔曼滤波算法中，它用于估计系统的状态和不确定性。 首先，作者提出了一种在线噪声方差估值器，通过利用传感器间的相关性来估计系统噪声的动态变化。这种方法在实际应用中至关重要，因为它允许滤波器适应环境噪声的变化，从而提高估计的准确性。 接着，作者将Riccati方程与一种按分量标量加权的最优融合规则相结合，设计出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器。这种融合规则考虑了每个传感器数据的重要性，并且通过自校正机制实时调整滤波器参数，以达到更接近最优解的效果。解耦技术在此处的应用有助于减少传感器间的相互干扰，提高整体性能。 文章进一步采用动态误差系统分析方法对自校正融合滤波器进行了理论分析，证明了该滤波器在实际运行过程中会逐渐收敛到最优融合Kalman滤波器，具备渐近最优性。这意味着随着滤波过程的进行，自校正融合滤波器的性能将无限接近于理论上的最佳状态。 最后，通过一个3传感器跟踪系统的仿真例子，作者展示了自校正解耦融合Kalman滤波器的有效性和实用性。实验证明，该滤波器能够在处理多源数据、未知噪声情况时，提供准确且稳定的系统状态估计，从而满足复杂环境中智能系统的需求。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种自适应和高效的信息融合策略，结合了Riccati方程、自校正技术和解耦融合，适用于处理不确定性和噪声变化的多传感器系统，为实际应用中的实时滤波提供了新的解决方案。