带丢包Markov切换线性系统的状态估计问题研究

针对一类带丢包的Markov切换系统,提出一种含有双Markov切换参数的交互式多模型算法.该算法利用一个二态的Markov链对系统是否丢包进行建模,得到双Markov链系统,通过定义乘积集将两个Markov切换参数所对应的模型集进行融合,并给出单个模型集中各模型与乘积集中各模型的对应关系.在此基础上,以交互式多模型算法为框架,采用分层的方法,并利用一种新的最优估计算法对双Markov链系统进行滤波.仿真实验证明了该算法的有效性.

一类随机动态传递系统中随机信号的优化建模与算法分析

在将普通信息空间中的信息流研究拓广到价值更高、信息量更大的广义信息测度空间中的全方位、多视角随机动态信息流研究的基础上,讨论了随机动态传递系统中一类多维广义部分可观测平稳过程最优滤波与估计的递推滤波算法,深入搜索、挖掘了此类广义过程中一系列有价值的信息,得到了此类广义过程随机信号的最优递推滤波方程与最优估计方程,为进一步研究此类过程的最优控制以及提高此类信号传递系统的效率提供了可靠的理论依据和有效的数学处理手段与方法。

基于消息互联的无人机平台协同导航方法

协同导航作为无人机集群平台的新导航方式,可充分利用各无人机间的消息互联融合所有平台的量测信息获取整个系统的最优估计。针对分布式协同导航算法估计精度低的问题,提出3阶段的协同导航方法,利用绝对导航输出信息作为协同导航的初始值,将相对导航输出信息作为协同导航的量测信息,构建协同导航滤波器,将各平台解算出的结果反馈到各平台自身的绝对导航,进而获取到导航信息的全局最优估计。仿真结果表明:提出基于消息互联的协同无人机集群导航方法可有效估计各无人机的导航信息,相较于传统的导航定位系统以及协同导航方法,具有更高的抗干扰性和稳定性,更能适应不同的复杂环境.