一种多速率观测数据的状态估计和数据融合方法

摘要

本发明提出一种多速率观测数据的集中式状态估计和数据融合方法，应用提升技术把这个多速率估计系统建模为一个单速率、有多个随机参数的离散时间系统。基于所得到的系统模型，分别提出了集中式融合估计算法，顺序式融合估计算法和分布式融合估计算法。

主权项

一种多速率观测数据的集中式状态估计和数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、向计算机输入传感器个数N，传感器l的邻居传感器集合中传感器个数N_l，其中包含与传感器l直接相邻的传感器以及隔一步相邻的传感器；输入估计更新周期和采样周期的比值a；输入测量传输周期和估计更新周期的比值b；输入初始状态均值，初始状态估计误差方差阵；步骤2、对时刻k_i,i＝1,2,…，输入系统矩阵，系统噪声矩阵和系统误差方差阵；输入(k_i‑1,k_i]时刻获得的来自所有传感器的观测数据和观测矩阵，以及观测噪声方差阵；步骤3、在测量传输时刻t_i,i＝1,2,…，计算以传感器l作为融合中心的状态预测值与状态预测误差协方差矩阵：步骤4、在时刻t_i,i＝1,2,…，利用步骤3得到的状态预测值与状态预测误差协方差矩阵以及步骤1输入的数据和相关参数，计算状态的融合估计值和相应的估计误差协方差矩阵；步骤5、在时刻t_i,i＝1,2,…，利用步骤4得到的融合估计值和相应的估计误差协方差矩阵，得到时刻t_i所求状态的融合估计值和融合估计误差协方差矩阵；步骤6、将t_i+1赋值给t_i，重复步骤2‑5，即得任意时刻t_i,i＝1,2,…的集中式状态融合估计值与融合估计误差协方差矩阵。