摘要：为提高水下传感器网络(UWSN)节点自定位性能,在已有的PLACE定位方法的基础上,提出了锚节点多跳定位方法(AMHL)。AMHL使用距离定位原理,AMHL将节点的自定位过程分为距离估计、定位计算和定位修正三个阶段,利用锚节点多跳定位方式进行节点自定位,设计了自定位的通信协议,对AMHL和DV-Hop方法的应用效果进行了仿真比较,分析了自定位误差。仿真结果表明:AMHL方法能够满足UWSN节点自定位的性能需求。

摘要：将当前统计模型和变结构多模型估计算法相结合,阐述了变结构多模型算法的基本思想,研究和设计了一种用于跟踪机动目标的变结构交互多模型算法。计算机仿真显示该算法能有效提高交互多模型估计器的费效比。

摘要：研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。

摘要：本文研究了多模型滤波器的最优设计问题。多模型滤波器在跟踪目标时,使用了不同的局部模型。其中用到两个模型:常速(CV)和常加速(CA)模型。得到了保证最优多模型滤波存在的充分条件。这个问题是在开关增益是对角矩阵的条件下解决的。用一个模拟的目标轨迹对此滤波器的性能进行评估。

摘要：变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。

摘要：在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器。它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应。它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比。本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计。研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示。这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征。仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较。

摘要：本文提出了一种称为可能模型集合(LMS)算法的变结构多模型(MM)估计器,它适用于大多数混合估计问题并且比较容易实现。在任何时刻使用所有与系统模式匹配的模型。本文讨论了该模型的不同版本。最简单版本通过删除所有不太可能的模型,激活所有主要模型可能跳变的模型来获得模型集合的自适应,从而获得可能的期望系统模式转移。通过一个跟踪机动目标和一个失效检测和识别的例子来演示了LMS估计器设计和应用的通用性、简单性和容易性。文中也给出了算法同其它一些固定结构-变结构估计器在费效比方面的比较结果。