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          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法

          作者: 時(shí)間:2013-11-27 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          -webkit-text-size-adjust: auto; -webkit-text-stroke-width: 0px" align=center>Zi(k)={Zij(k)},j=1,2,…,mk (4)

          在論域Zi(k)={Zij(k)}上,“某一量測(cè)可能來自目標(biāo)”所構(gòu)成的模糊集合Ai的關(guān)聯(lián)矩陣為(設(shè)目標(biāo)數(shù)為1)

          μiA={μiA(Zij(k))}1×mk (5)

          μiA(Zij(k))反映了目標(biāo)和第j個(gè)量測(cè)之間的模糊關(guān)聯(lián)度.于是,一旦得到一組量測(cè),就查得到一組模糊信息Ai.由估計(jì)理論和模糊系統(tǒng)理論,可得到如下模糊最小方差估計(jì).
            設(shè)參數(shù)集合X={X1,X2,…,Xm}為要估計(jì)的參數(shù).若所得到的估計(jì)量多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij使估計(jì)的均方誤差最小,則稱多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij為模糊最小方差估計(jì).

          J=E{(Xj-多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij)(Xj-多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij)}=∫(Xj-多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij).(Xj-多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij)P(Xj|A)dXj (6)

          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij應(yīng)使J達(dá)到極小.其中多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij是基于模糊信息Ai對(duì)Xj的估計(jì),它是Ai的函數(shù).令g(Ai)=多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij.則

          J=E{(Xj-g(Ai))T(Xj-g(Ai))} (7)

          在上式中兩邊對(duì)g(Ai)求導(dǎo),并令其為零,可得

          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法ij=g(Ai)=E[Xj|Ai]=∫XjP(Xj|Ai)dXj (8)

          為方便起見,略去下標(biāo)j,目標(biāo)在k時(shí)刻,第i個(gè)傳感器的狀態(tài)估計(jì)可以寫成如下形式

          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法i(k/k)=∫X(k)P(X(k)|Ai,Zi,k-1)dX(k) (9)

          其中Zi,k-1={Zi(n)}k-1n=1表示第i個(gè)傳感器直到時(shí)刻k-1的累積量測(cè)集.式(9)的離散形式為

          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法 (10)
          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法 (11)

            令 Wij(k)=μiA(Zij(k))P(Zij(k)|Zi,k-1)/Pi(Ai) (12)
          稱Wij(k)為加權(quán)系數(shù).則式(10)可寫為

          多傳感器模糊—概率交互作用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法 (13)

          假設(shè)X(k)是正態(tài)分布,則由Kalman濾波器得

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