多传感器时滞信息融合的研究及其应用

本课题针对多通道存在时滞下的多传感器信息融合问题进行研究。主要内容包括，建立多传感器时滞信息融合模型，结合所建模型，研究多传感器时滞信息融合的最优估计问题，给出全局最优的信息融合估计器；对于模型中观测方程存在不确定性的情况进行鲁棒性分析，给出时滞信息融合鲁棒估计器；分析时滞是随机时滞时的收敛性问题；基于时滞观测最优滤波和H无穷固定时滞平滑之间的关系，以及现有的信息融合白噪声H2估计理论，充分考虑Krein空间方法的作用，研究信息融合H无穷白噪声估计问题。应用上述得到的理论结果针对智能交通和视觉机器人应用开展实验室仿真模拟和实验验证。课题研究不但具有重要的理论意义，而且在国防、导航、机器人、无线传感器网络等领域有着重要的应用参考价值。