统一和通用的信息融合白噪声反卷积估值器

论文摘要

多传感器信息融合是多维信息综合处理的一项新技术，广泛应用于信息获取与处理领域，已成为当前信息领域的一个十分活跃的研究热点。白噪声估计理论是信息融合中的一个重要的研究方向，它在石油地震勘探领域中有重要的应用背景。石油地震勘探原理是利用埋在地表下的炸药爆炸后产生的地震波在油层的反射系数序列提供的信息来判断油田几何形状大小。因为反射系数序列可用Bernoulli-Gaussian白噪声来表示，因而白噪声估计问题成为石油地震勘探的关键问题。Mendel用Kalman滤波方法解决这个问题，提出了系统的输入白噪声估值器，也叫白噪声反卷积滤波器。本文对于带相关噪声的不同局部动态模型的线性离散时变随机控制系统，应用Kalman滤波方法，在按标量加权最优融合准则下，提出了时变的最优信息融合白噪声反卷积估值器，并对定常系统提出了最优非稳态信息融合白噪声反卷积估值器和稳态信息融合白噪声反卷积估值器，它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题，同时应用到解决有色观测噪声多传感器系统白噪声反卷积融合估计问题。为了计算最优加权，提出了输入白噪声局部估计误差互协方差计算公式。使用了大量的Bernoulli-Gaussian白噪声的MonteCarlo的仿真例子验证了上述理论的有效性和正确性。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 绪论
• 第1章 带不同局部动态模型的多传感器时变系统信息融合白噪声反卷积估值器
• 1.1 引言
• 1.2 多传感器时变系统局部最优白噪声反卷积估值器
• 1.2.1 第i时变传感器子系统局部最优白噪声估值器计算方法一
• 1.2.2 第i时变传感器子系统局部白噪声估计误差协方差计算方法一
• 1.2.3 第i时变传感器子系统局部最优白噪声估值器计算方法二
• 1.2.4 第i时变传感器子系统局部白噪声估计误差协方差计算方法二
• 1.3 多传感器时变系统最优融合白噪声反卷积估值器
• 1.4 带有色观测噪声的多传感器时变系统白噪声反卷积估计问题
• 1.5 仿真例子
• 1.5.1 仿真例子1
• 1.5.2 仿真例子2
• 1.5.3 仿真例子3
• 1.5.4 仿真例子4
• 1.6 本章小结
• 第2章 带不同局部动态模型的多传感器定常系统信息融合白噪声反卷积估值器
• 2.1 引言
• 2.2 多传感器定常系统局部最优白噪声反卷积估值器
• 2.2.1 第i定常传感器子系统局部最优白噪声估值器计算方法一
• 2.2.2 第i定常传感器子系统局部白噪声估计误差协方差计算方法一
• 2.2.3 第i定常传感器子系统局部最优白噪声估值器计算方法二
• 2.2.4 第i定常传感器子系统局部白噪声估计误差协方差计算方法二
• 2.3 多传感器定常系统最优融合白噪声反卷积估值器
• 2.4 带有色观测噪声的多传感器定常系统白噪声反卷积估计问题
• 2.5 仿真例子
• 2.5.1 仿真例子1
• 2.5.2 仿真例子2
• 2.5.3 仿真例子3
• 2.5.4 仿真例子4
• 2.6 本章小结
• 第3章 带不同局部动态模型的多传感器定常系统稳态信息融合白噪声反卷积估值器
• 3.1 引言
• 3.2 多传感器定常系统局部最优稳态白噪声反卷积估值器
• 3.2.1 第i定常传感器子系统局部最优稳态白噪声估值器计算方法一
• 3.2.2 第i定常传感器子系统局部稳态白噪声估计误差协方差计算方法一
• 3.2.3 第i定常传感器子系统局部最优稳态白噪声估值器计算方法二
• 3.2.4 第i定常传感器子系统局部稳态白噪声估计误差协方差计算方法二
• 3.3 多传感器定常系统最优稳态融合白噪声反卷积估值器
• 3.4 带有色观测噪声的多传感器定常系统稳态白噪声反卷积估计问题
• 3.5 仿真例子
• 3.5.1 仿真例子1
• 3.5.2 仿真例子2
• 3.5.3 仿真例子3
• 3.5.4 仿真例子4
• 3.6 本章小结
• 第4章 带有色观测噪声的多传感器系统Bernouli-Gaussian白噪声反卷积估计问题
• 4.1 引言
• 4.2 带有色噪声的定常系统Bernouli-Gaussian白噪声反卷积估计
• 4.3 带有色噪声的时变系统Bernouli-Gaussian白噪声反卷积估计
• 4.4 仿真例子
• 4.4.1 仿真例子1
• 4.4.2 仿真例子2
• 4.4.3 仿真例子3
• 4.4.4 仿真例子4
• 4.5 本章小结
• 第5章 石油地震勘探多传感器系统Bernouli-Gaussian白噪声反卷积估计问题
• 5.1 引言
• 5.2 原理叙述
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文