一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.

考虑相关噪声与网络延迟的多传感器数据融合（英文）

针对多传感器系统中存在的相关噪声以及网络延迟问题,提出了一种带有缓存器的序贯式融合滤波算法。利用正交迭代法解除了噪声之间的相关性。针对不可靠网络导致的延迟甚至丢包问题,引入缓存器存储量测值,并在缓存器中利用时间戳对量测值进行重新排序。在此基础上提出了一种新型低维序贯式融合滤波算法,相比于传统的序贯融合算法具有更好的估计性能,同时能有效降低噪声相关和网络延时对系统性能造成的影响。最后仿真验证了该算法的有效性。