多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的开题报告.docx

多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的开题报告
一、选题背景
随着科技的不断进步和应用的不断深入，多传感器系统在生产和生活中已经得到了越来越广泛的应用。但是，多传感器系统存在着很多问题，其中包括数据质量、冗余度、信噪比、信息不完全等问题。传统的数据处理方法不能很好地解决这些问题，因此需要使用信息融合技术来综合利用多源数据，提高系统的性能。Kalman滤波器是信息融合的基本算法之一，应用广泛，但是在实际应用中也存在一些问题，其中最大的问题是不能很好地处理信息不完全的情况。
二、研究意义
多传感器信息融合问题是信息科学领域的重要研究课题，应用广泛，具有非常重要的工程意义。信息融合技术能够综合利用多源数据，提高系统的性能，提高决策准确率，降低错误率。而Kalman滤波器作为信息融合的基本算法之一，其性能的优化对于多传感器系统的应用非常关键。本研究旨在探讨将增量Kalman滤波器应用于多传感器信息融合中的问题，并提出优化的方法，为多传感器系统的应用和发展做出一定的贡献。
三、研究内容
1、多传感器系统模型及信息融合方法分析。
2、Kalman滤波器原理及其在信息融合中的应用。
3、增量Kalman滤波器的原理及其在信息融合中的应用。
4、多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的算法设计。
5、增量Kalman滤波器的性能分析及优化。
6、实验仿真及算法验证。
四、研究方法
1、文献研究法，主要是对多传感器系统、信息融合技术、Kalman滤波器原理及其应用、增量Kalman滤波器等领域的相关文献进行了深入研究。
2、理论分析法，主要是在深入研究的基础上，对多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的原理及其性能进行理论分析。
3、算法设计法，主要是基于理论分析方法，构建多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的算法模型，并进行算法设计。
4、实验仿真法，主要是对所设计的算法进行仿真实验，验证算法的可行性和性能。
五、预期成果
本研究旨在探讨将增量Kalman滤波器应用于多传感器信息融合中的问题，并提出优化的方法，重点研究多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的算法设计和性能优化，并进行实验验证，预期取得以下成果：
1、掌握多传感器系统模型及信息融合技术，加深对信息融合的理解和应用。
2、深入了解Kalman滤波器原理及其应用，对增量Kalman滤波器有更深入的认识。
3、设计出多传感器欠观测广义系统信息融合增量Kalman滤波器的算法模型，并对其进行性能优化。
4、进行实验仿真验证，验证算法的可行性和性能。
5、论文发表，为多传感器系统的应用和发展做出一定的贡献。
六、研究进度安排
1、熟悉多传感器系统和信息融合技术，进行文献研究和理论分析，撰写开题报告（1个月）。
2、深入了解Kalman滤波器原理及其应用，对增量Kalman滤波器有更深入的认识，进行算法设计（2个月）。
3、对所设计的算法进行实验仿真，验证算法的可行性和性能（1个月）。
4、撰写论文并进行修改（2个月）。
5、答辩及评审（1个月）。