分布式融合估计涉及随机观测乘性噪声的多传感器多速率系统。

简介：
该研究集中探讨了融合估计方法，针对了一类包含观测乘性噪声的多传感器多速率系统。 动态系统采用均匀采样策略。 每个传感器的采样周期保持一致，并且精确地是状态更新周期的整数倍。 此外，不同传感器之间存在各自不同的采样率，同时传感器的观测值也受到随机乘法噪声的不确定影响。 首先，针对每个传感器的观测值，在相应的观测采样点上构建局部滤波器。 随后，通过对观察采样点处的局部滤波器的预测值进行处理，进而得到状态更新点处的局部估计器。 这些滤波器和估计器展现出显著降低的计算复杂度以及优良的实时性能。 接着，在状态更新点处，分析任意两个局部估计量之间的互协方差矩阵。 最后，利用线性最小方差意义下的矩阵加权最优融合估计算法，基于这些局部估计量和互协方差矩阵信息，推导出分布式最优融合估计量。 通过一个具体示例验证了所提出算法的有效性和可靠性。