多传感器网络化随机不确定系统分布式递推融合估计：算法、分析与应用.docx

多传感器网络化随机不确定系统分布式递推融合估计：算法、分析与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科技飞速发展的时代，多传感器网络化随机不确定系统在众多领域中得到了广泛的应用，如导航与陆地勘探、军事、无人驾驶飞行器和环境监测等。这些系统通过将多个传感器连接到网络中，实现了信息的共享和协同处理，具有结构灵活、安装和维护成本低、易于实现等优点。

然而，由于网络的通信容量和传感器能源有限，数据在传输过程中不可避免地会出现一些网络诱导现象，例如随机滞后、数据丢包、传感器饱和、信号量化和异步采样等。这些现象的出现可能会严重降低网络化系统的性能，甚至导致受控系统不稳定。以无人驾驶飞行器为例，在飞行