17、具有相关噪声系统的事件触发顺序融合算法解析

具有相关噪声系统的事件触发顺序融合算法解析

1. 事件触发顺序融合基础

在具有相关噪声的系统中，事件触发顺序融合（ETSF）算法是一种有效的状态估计方法。首先，定义了预测误差：
(\tilde{x} {0,k|k} = x_k - \hat{x} {0,k|k}= A_{k - 1}x_{k - 1} + w_{k - 1} - A_{k - 1} \hat{x} {s {N,k - 1|k - 1}}= A_{k - 1} \tilde{x} {s {N,k - 1|k - 1}} + w_{k - 1})
对应的预测误差协方差矩阵 (P_{s_{i - 1,k|k}}) 为：
(P_{0,k|k} = E{\tilde{x} {s {N,k - 1|k - 1}} \tilde{x} {s {N,k - 1|k - 1}}^T|I_{N_{1,k - 1}}, I_{i - 1_{1,k}}}= A_{k - 1}P_{s_{N,k - 1|k - 1}} A_{k - 1}^T + Q_{k - 1})

这里，(P_{s_{i,k|k}}) 是 (\gamma_{s_{i,k}}) 和 (\beta_s(\theta_i)) 的函数，它们都依赖于事件触发阈值 (\theta_i)。通过适当调整 (\theta_i)，可以在估计性能和通信速率之间实现理想的权衡。此外，测量噪声和系统噪声之间的相关参数 (S_{i,k}^*) 也会影响估计性能。

2. 融合估计误差协方差的有界性分析

为了分析所设计的事件触发顺序融合估