控制理论与应用

作者：杨旭升,赵鑫微,张文安,章东平,来晓

单位：浙江工业大学信息工程学院,浙江工业大学信息工程学院,浙江工业大学信息工程学院,中国计量大学信息工程学院,中控技术股份有限公司

关键词：渐进高斯滤波; 卡尔曼滤波器; 分布式融合估计; 量测不确定性

基金：国家自然科学基金项目(62473335, W2421117), 浙江省自然科学基金白马湖实验室联合基金项目(LBMHD24F030002), 浙江省“尖兵” “领雁”研发 攻关计划项目(2024C01028), 中国博士后科学基金项目(2024M752864)资助.

针对复杂量测噪声下分布式融合估计问题, 本文提出了一种基于量测置信引导的渐进高斯滤波融合方法.首先, 采用卡方检验法对多传感器量测进行置信分类, 以满足复杂量测噪声的分类处理要求. 其次, 设计渐进更新过程的交互控制策略来实现局部估计的间接补偿, 同时, 基于假设检验方法给出噪声协方差的保守上界, 以获得保守性的局部估计. 此外, 利用QR分解方法导出平方根型局部滤波方法, 以保证协方差的正定性以及提高对数值计算误差的稳定性. 最后, 设计异步状态融合估计方法来实现分层分类融合估计. 通过仿真结果验证了所提方法的有效性.

来源：2026年第5期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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