噪声统计不精确的非线性系统信息融合方法

项目名称： 噪声统计不精确的非线性系统信息融合方法

项目编号： No.61403218

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 管冰蕾

作者单位： 宁波工程学院

项目金额： 26万元

中文摘要： 由于非线性系统的复杂性和滤波器性能改进的困难性，导致非线性信息融合理论与方法的研究进展非常缓慢。事实上，系统噪声统计特性总是未知的或者知道的不确切，因此开展噪声统计不精确的非线性系统信息融合方法研究，具有重要的理论意义和广泛的工程应用前景。均方根容积Kalman滤波器（square-root cubature kalman filter,SCKF）是一种估计精度高、稳定性强且计算量小的新型非线性滤波器。本项目以噪声统计不精确的非线性系统为对象，基于SCKF开展如下主要研究：1）设计自适应非线性估计器，并研究不同噪声估计方法对滤波性能的影响；2）基于不同的自适应非线性估计器，研究各种集中式和分布式融合方法；3）分别采用稳定性、运行时间、估计误差和可信性等评估指标对建立的各种融合算法进行性能评估，并建立综合性能评估模型与方法；4）利用计算机仿真、实测数据和DSP平台进行各种算法的验证、测试和评估。

中文关键词： 非线性系统；信息融合；自适应滤波；容积卡尔曼滤波；

英文摘要： Because of the complexity of nonlinear systems and the difficulty in improving the performance of filter, the research on the theory and method of nonlinear informa- tion fusion progresses very slowly. As a matter of fact, the statistical characte- ristic

英文关键词： nonlinear system；information fusion；adaptive filter；cubature Kalman filter；