24、自调信息融合卡尔曼滤波器与扩展有限状态机可控性研究

自调信息融合卡尔曼滤波器与扩展有限状态机可控性研究

在当今的科技领域，信息融合与离散事件系统控制是两个重要的研究方向。自调信息融合卡尔曼滤波器在处理多传感器系统中的未知输入和噪声统计方面具有重要作用，而扩展有限状态机（EFSM）在离散事件系统的监督控制中也有着独特的优势。下面我们将深入探讨这两个方面的内容。

自调信息融合卡尔曼滤波器

在多传感器系统中，常常会遇到未知输入和未知噪声统计的情况。基于CARMA创新模型，可以对未知输入和噪声统计进行一致估计。对于已知输入和噪声统计的多传感器线性离散系统，利用Fadeeva公式能够得到稳态最优加权测量融合卡尔曼滤波器。

进一步地，将未知输入和未知噪声统计的在线估计器代入稳态融合卡尔曼滤波器，就得到了带有输入估计的自调信息融合卡尔曼滤波器。研究证明，这种自调融合器在一次实现中会收敛到相应的稳态最优卡尔曼滤波器，即具有渐近最优性。

以下是自调信息融合卡尔曼滤波器相关的误差曲线示例：
| 类型 | 误差曲线描述 |
| ---- | ---- |
| 位置误差曲线 | 展示了自调与最优融合卡尔曼滤波器在位置估计上的误差随时间步的变化情况 |
| 速度误差曲线 | 呈现了速度估计误差随时间步的变化 |
| 加速度误差曲线 | 体现了加速度估计误差随时间步的变化 |

通过这些误差曲线，可以直观地观察到自调信息融合卡尔曼滤波器与最优融合卡尔曼滤波器之间的性能差异。

mermaid图如下：

graph LR
    A[多传感器系统] --> B[CARM