摘要：针对网络化高精度测量定位中的测量规模大、通信约束复杂以及处理信号协同困难等问题,基于线性CCD的空间定位原理,研究带有交叉相关噪声和传输时滞的不确定网络化系统的信息融合估计问题。提出了一种基于Kalman滤波的分布式感知和集中式融合的估计方法,应用测量转换策略,采用两层加权融合理论,设计了最优加权融合估计方法。减轻了处理传输延迟的通信负担和计算复杂度,提高了抵抗噪声干扰的鲁棒性能,进而减少信息冗余,并保持较高的测量精度。实验部分验证了该方法的有效性。

关键词：分布式融合估计 鲁棒卡尔曼滤波 交叉相关噪声 传输延时 空间定位 

单位：上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室; 上海200072; 鲁东大学信息与电气工程学院; 烟台264025