A Contour Detection Method Based on Visual Perception Mechanism in Primary Visual Pathway
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摘要: 考虑到初级视通路中视觉信息传递和处理过程中的特点, 本文提出了一种基于视觉感知机制的轮廓检测新方法.构建视觉信息局部细节检测与整体轮廓感知的不同路径.利用高斯导函数提取初级轮廓响应; 构建神经网络, 利用时空编码提高主体轮廓对比度; 然后, 利用非经典感受野的侧抑制作用抑制纹理背景; 另外, 针对轮廓信息强化以及检测鲁棒性的要求, 在视辐射区提出了一种信息冗余度增强编码机制; 最后, 将初级轮廓直接前馈至初级视皮层, 以达到轮廓响应的快速调节和完整性融合.以RuG40图库为实验对象, 经过非极大值抑制和阈值处理, 得到的轮廓二值图与基准轮廓图比较, 在整个数据集中的最优平均$P$指标和每张图的最优平均$P$指标分别为0.48和0.55, 并且FPS达到了1/2.结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景, 为后续图像理解和分析提供了一种新的思路.Abstract: A new method of contour detection is proposed in this paper according to the characteristics of visual information transmission and processing which is based on visual perception mechanism in human primary visual pathway. Firstly, the spatio-temporal coding of neural information is realized on the basis of the Gaussian derivative function, and then the texture and background are suppressed by the non-classical receptive field. In addition, we propose a neural coding that can strengthen the redundancy of visual information in the optic radiation area to enhance the contour information and robustness of detecting. Finally, primary contour is fed forward to the primary visual cortex to achieve rapid adjustment of the contour response. In this paper, the RuG40 library is taken for processing, acquiring the contour detecting result through the non-maximal suppression and hysteresis threshold, and mean values $P$ of optimal parameters for whole dataset and each image are 0.48 and 0.55, respectively, compared with the ground truth. In addition, the FPS of algorithm reaches 1/2. The results indicate the new method in this paper can effectively highlight the principal contour and suppress texture region which will provide a new idea for subsequent image comprehension and analysis.
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Key words:
- Contour detection /
- spatio-temporal coding /
- enhancement coding of information redundancy /
- feed forward
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无线网络化多传感器融合估计以其一系列优点, 已经被广泛应用于控制、目标跟踪、生物监测、信号处理和通信等领域, [1-4].然而在实际应用系统中将不可避免地存在传感器故障、模型的不确定性、时间延迟和丢包问题, 使得系统融合估计性能受到严重损害.针对此类系统, 已有学者将随机系统理论、时滞系统理论和融合估计理论相结合, 提出了一些融合估计算法.文献[5]通过增广矩阵方法, 将同时存在不确定观测、随机测量时延和多丢包现象的系统转化为无时滞系统, 并利用射影理论导出最优融合估计器; 考虑到文献[5]中状态维数增加将导致计算负担加重, 文献[6]基于MMSE (Minimum mean square error)准则, 导出了传感器失效下, 既有观测时延又有状态时延的不确定系统的鲁棒Kalman滤波器.文献[7]在集中式融合框架下, 对存在传感器失效、模型不确定性、观测数据包延迟和丢失情况下的融合估计问题进行了讨论, 并提出两种不同的融合估计算法.文献[8]利用文献[9]的结论, 在未考虑模型不确定的前提下, 提出了具有传感器失效、局部最优估计传输时延和丢包下的分布式Kalman融合估计方法.
在恶劣复杂的使用环境中, 除传感器失效现象外, 还会出现因传感器老化、网络拥堵等原因导致的传感器增益退化, [10-12].相比于传感器失效, 传感器增益退化在无线网络化多传感器融合估计系统中并未得到广泛研究, 而且同时考虑传感器增益退化、模型不确定性、数据时延和丢包问题的文献极少.文献[13]在文献[14]的基础上, 给出了一种传感器增益退化下, 具有数据传输延迟和丢失的离散不确定系统的集中式融合估计器.集中式融合结构虽能保证融合估计性能最优, 但是其容错能力较差, 工程上难以实现.因此, 本文在分布式融合框架下, 研究了具有传感器增益退化、模型不确定性、数据传输延迟和丢包的多传感器融合估计问题.其中, 模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动, 传感器增益退化现象通过统计特性已知的随机变量来描述, 并由此得到传感器增益退化下的量测方程, 随机时延和丢包现象存在于局部最优状态估计向融合中心传输的过程中.首先, 基于状态方程和量测方程, 设计了一种局部最优无偏估计器, 使得局部估计误差均方差最小.然后, 将传输时延描述为随机过程, 并在融合中心端建立符合存储规则的时延, -, 丢包模型, 利用最优线性无偏估计方法, [15-18], 导出最小方差意义下的分布式融合估计器.最后, 通过算例仿真证明所设计融合估计器的有效性.
1. 问题描述与分析
考虑如下离散不确定线性时变随机系统:
$ {{{\textbf{x}}}_{k+1}}=({{A}_{k}}+{{g}_{k}}{{\hat{A}}_{k}}){{\textbf{{x}}}_{k}}+{{{\textbf{w}}}_{k}} $
(1) 其中, ${{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\in {{\bf R}^{n}}$ 是系统状态, ${{A}_{k}}$ 和 ${{\hat{A}}_{k}}$ 是已知矩阵, ${{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}\in{{\bf R}^{n}}$ 是协方差矩阵为 ${{W}_{k}}$ 的零均值白噪声, ${{g}_{k}}$ 是乘性白噪声, 且已知 ${\rm E}\{{{g}_{k}}\}={{\bar{g}}_{k}}$ , ${\rm E}\{g_{k}^{2}\}={{\tilde{g}}_{k}}$ .
如图 1所示, 假设系统由 $N$ 个传感器进行观测, 第 $i$ 个传感器的量测方程描述为:
$ {\textbf{y}}_{k}^{i}=f_{k}^{i}C_{k}^{i}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}, ~~i=1, 2, \cdots, N $
(2) 其中, $\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}\in {{\bf R}^{{{m}^{i}}}}$ 是第 $i$ 个传感器的测量输出, $C_{k}^{i}$ 是已知的量测矩阵, $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}$ 是协方差矩阵为 $V_{k}^{i}$ 的零均值白噪声, 并假设 $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}$ 与 ${{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}$ 、 ${{g}_{k}}$ 均不相关. $f_{k}^{i}$ 是分布在区间 $[{{a}^{i}}, {{b}^{i}}]~(0\le{{a}^{i}}\le{{b}^{i}}\le1)$ 上的随机变量, 它用来描述传感器增益退化程度, 且已知 ${\rm E}\{f_{k}^{i}\}=\bar{f}_{k}^{i}$ , ${\rm E}\{f{{_{k}^{i}}^{2}}\}=\tilde{f}_{k}^{i}$ .
不失一般性, 对系统做如下假设:
假设1.对于任意 $i$ 和 $k$ , $f_{k}^{i}$ 、 ${{g}_{k}}$ 、 ${{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}$ 和 $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}$ 两两互不相关.
假设2.初始状态 ${{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}$ 与 $f_{k}^{i}$ 、 ${{g}_{k}}$ 、 ${{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}$ 和 $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}$ 均不相关, 并定义 ${{X}_{0, 0}}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}\pmb{\textbf{x}}_{0}^{{\rm T}}\}$ .
假设第 $i$ 个子系统(1)和(2)的局部最优(线性最小方差意义下)状态估计记为 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}$ .在这里, 因为标准Kalman滤波器要求系统矩阵是确定的, 且系统噪声为协方差已知的白噪声, 而本文所研究的系统方程(1)中, 系统矩阵 $({{A}_{k}}+{{g}_{k}}{{\hat{A}}_{k}})$ 中存在乘性随机噪声 ${{g}_{k}}$ , 使得每一时刻系统矩阵不再是确定的, 且并未假设 ${{g}_{k}}$ 是白噪声, 因此标准Kalman滤波器不适合解决系统模型(1)和(2)的最优估计问题.所以, 为得到具有传感器增益退化和模型不确定性子系统的局部最优状态估计, 本文采用如下滤波器的形式:
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}=L_{k}^{i}(\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i})+({{A}_{k}}+{{\bar{g}}_{k}}{{\hat{A}}_{k}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i} $
(3) 其中, $L_{k}^{i}$ 表示局部滤波增益, 局部最优误差协方差矩阵为 $P_{k}^{i, i}:={\rm E}\{({{\pmb x}_{k}}-\hat{\pmb x}_{k}^{i}){{({{\pmb x}_{k}}-\hat{\pmb x}_{k}^{i})}^{\rm T}}\}$ , 局部最优误差交叉协方差矩阵为 $P_{k}^{i, j}:={\rm E}\{({{\pmb x}_{k}}-\hat{\pmb x}_{k}^{i}){{({{\pmb x}_{k}}-\hat{\pmb x}_{k}^{j})}^{\rm T}}\}$ .
下面给出定理1证明滤波器(3)是无偏的.
定理1.在满足 ${{\hat{\pmb{\textbf{x}}}}_{0}}={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}\}$ 的前提下, 式(3)所描述的滤波器是无偏的.
证明.利用数学归纳法, 令 $\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}={{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}$ , 当 $k=0$ 时, ${{\hat{\pmb{\textbf{x}}}}_{0}}={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}\}$ , 假设 $k$ 时刻 ${\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\}=0$ , 则 $k+1$ 时刻, 有
$ {\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}\}={\rm E}\{({{A}_{k}}+{{g}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}}){{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}\}-\nonumber\\ ({{A}_{k}}+{{{\bar{g}}}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}-L_{k}^{i}({\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}\}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i})=\nonumber\\ [({{A}_{k}}+{{{\bar{g}}}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}})-L_{k}^{i}\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}]{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\}=0 $
(4) 为方便运算, 定义运算符号 $co{{l}_{i}}({{D}_{i}}):={{[D_{1}^{\rm T}, \cdots, D_{i}^{\rm T}, \cdots, D_{N}^{{\rm T}}]}^{{\rm T}}}$ , 根据最优线性无偏估计方法, [15-18], 最优分布式融合估计器为:
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{o}={{(I_{o}^{{\rm T}}P_{k}^{-1}{{I}_{o}})}^{-1}}I_{o}^{{\rm T}}P_{k}^{-1}{{\pmb{\textbf{z}}}_{k}} $
(5) 其中, $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{o}$ 表示融合估计值, ${{I}_{o}}:={col}_{i}({{I}_{n}})$ , ${{I}_{n}}$ 表示 $n$ 维单位矩阵, ${{\pmb{\textbf{z}}}_{k}}:={col}_{i}(\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i})$ , ${{P}_{k}}=\left[{matrix} P_{k}^{1, 1} & \cdots & P_{k}^{1, N} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ P_{k}^{N, 1} & \cdots & P_{k}^{N, N} \\ {matrix} \right]$ .最小融合估计误差协方差矩阵 $P_{k}^{o}:={\rm E}\{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{o}){{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{o})}^{{\rm T}}}\}$ 为:
$ P_{k}^{o}={{(I_{o}^{{\rm T}}P_{k}^{-1}{{I}_{o}})}^{-1}} $
(6) 在分布式框架下, 随机时延和丢包现象存在于局部最优状态估计向融合中心传输的过程中, 本文将传输时延和丢包描述为:
$ \left\{ {\begin{array}{l} {\pmb{\textbf{z}}_{k}^{i}=\sum\limits_{m=0}^{L}{\delta (\tau _{k}^{i}, m)\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}}, \quad 0\le m\le L} \\ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{d}^{i}=0, ~~~~~~~~d=-L, -L+1, \cdots, -1\\ \end{array}} \right. $
(7) 其中, $\pmb{\textbf{z}}_{k}^{i}\in {{\bf R}^{n}}$ 表示经第 $i$ 通道到达融合中心的信号, $L$ 表示最大时延, $\delta (\cdot)$ 是标准Dirca函数, 并满足 ${\rm E}\{\delta (\tau _{k}^{i}, m)\}={\rm Prob}\{\tau _{k}^{i}=m\}=p_{m, k}^{i}$ , $\sum_{m=0}^{L}{p_{m, k}^{i}}\le 1$ . $\tau_{k}^{i}=m$ 表示 $k$ 时刻第 $i$ 通道的传输时延为 $m$ .显然, 数据丢包发生的概率为 $-\sum_{m=0}^{L}{p_{m, k}^{i}}$ .
针对不同时刻数据包可能会同时到达融合中心的情况, 采用文献[19]提出的信号存储原则, 每个时刻的局部最优估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}$ 在被发送前已经被标记好时间顺序, 融合中心根据所收到信号的标记, 只存储最新时刻的数据包, 丢掉其他数据包.
由于时延和丢包的存在, 在 $k$ 时刻, 经第 $i$ 通道到达融合中心的局部最优状态估计为 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}~(m=0, 1, \cdots, L)$ , 或者发生数据丢包.因此, 不能将此时的信号直接用于分布式融合估计.为此, 设 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}$ 为 $k$ 时刻第 $i$ 通道在融合中心端用于设计分布式融合估计器的局部重组状态估计, 下角标`` $r$ "表示重组, `` $k$ "表示 $k$ 时刻, 上角标`` $i$ "表示第 $i$ 通道. $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}$ 的形式可描述为:
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}=\sum\limits_{m=0}^{L}{\Bigg[\delta (\tau _{k}^{i}, m)}\prod\limits_{\tau=1}^{m}{({{A}_{k-\tau }}+{{{\bar{g}}}_{k-\tau }}{{{\hat{A}}}_{k-\tau }})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}}\Bigg] +\nonumber\\ \left[1-\sum\limits_{m=0}^{L}{\delta(\tau_{k}^{i}, m)}\right]({{A}_{k-1}}+{{{\bar{g}}}_{k-1}}{{{\hat{A}}}_{k-1}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i} $
(8) 式(8)的含义为:发生时延 $m$ 时, $k$ 时刻经第 $i$ 通道到达融合中心的时延信号为 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}$ , 则对应的局部重组状态估计取为 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}$ 的 $m$ 步预测值, 即为 $\prod_{\tau=1}^{m}{({{A}_{k-\tau }}+{{{\bar{g}}}_{k-\tau }}{{{\hat{A}}}_{k-\tau }})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-m}^{i}}$ ; 发生数据丢包时, 则取上一时刻第 $i$ 通道的局部重组状态估计的一步预测值作为本时刻的局部重组状态估计, 即为 $({{A}_{k-1}}+{{\bar{g}}_{k-1}}{{\hat{A}}_{k-1}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}$ .
针对上述具有传感器增益退化、模型不确定性、随机时延和丢包的多传感器融合估计系统, 本文要解决的问题是:
1) 针对第 $i$ 个子系统(1)和(2), 设计局部增益 $L_{k}^{i}$ , 使得局部估计误差协方差最小.
2) 基于所设计的局部滤波增益 $L_{k}^{i}$ 及相应的 $N$ 个局部重组状态估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}$ , 根据最优线性无偏估计方法, 得到分布式融合估计器的递推形式.
2. 局部最优滤波增益设计
在引出主要结论之前, 首先定义如下算子:
$ \left\{ {\begin{array}{l} {{X}_{k, k}}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\pmb{\textbf{x}}_{k}^{{\rm T}}\}, Y_{k, k}^{i, j}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}\pmb{\textbf{y}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ H_{k, k}^{i}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\pmb{\textbf{y}}{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}\}, \Lambda _{k, k}^{i}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ M_{k, k}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\pmb{\textbf{y}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\}, \Gamma _{k, k}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}:={{A}_{k}}+{{{\bar{g}}}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}}, {{A}_{g, k}}:={{A}_{k}}+{{g}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}}\nonumber\\ \end{array}} \right. $
(9) 定理2.对于第 $i$ 个子系统(1)和(2), 使得局部滤波器(3)误差协方差最小的局部滤波增益的递推形式为:
$ L_{k}^{i}=S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}{{(T_{k}^{i})}^{-1}} $
(10) 局部最优误差协方差递推形式为:
$ P_{k+1}^{i, i}={{A}_{\bar{g}, k}}P_{k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}{{(T_{k}^{i})}^{-1}}S_{k}^{i}+{{W}_{k}}+\nonumber\\ ({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}\hat{A}_{k}^{{\rm T}} $
(11) 局部最优误差交叉协方差递推形式为:
$ P_{k+1}^{i, j}={{A}_{\bar{g}, k}}P_{k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}-{{A}_{\bar{g}, k}}[H_{k, k}^{j}-M_{k, k}^{i, j} +\nonumber\\~~~\bar{f}_{k}^{j}C_{k}^{j{\rm T}}(\Gamma _{k, k}^{i, j}-\Lambda _{k, k}^{j})]L_{k}^{j{\rm T}}+({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}\hat{A}_{k}^{{\rm T}}-\nonumber\\~~~L_{k}^{i}[H_{k, k}^{i{\rm T}}-M_{k, k}^{j, i{\rm T}}+\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{(\Gamma _{k, k}^{j, i}-\Lambda _{k, k}^{i})}^{{\rm T}}}]{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} +\nonumber\\~~~L_{k}^{i}(\bar{f}_{k}^{i}\bar{f}_{k}^{j}C_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C_{k}^{j{\rm T}}-\bar{f}_{k}^{j}M_{k, k}^{j, i{\rm T}}C_{k}^{j{\rm T}}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}M_{k, k}^{i, j}+\nonumber\\~~~\bar{f}_{k}^{i}\bar{f}_{k}^{j}C_{k}^{i}\Gamma _{k, k}^{i, j}C_{k}^{j{\rm T}})L_{k}^{j{\rm T}} $
(12) 其中, 各量递推公式为:
$ S_{k}^{i}=[H{{_{k, k}^{i}}^{{\rm T}}}-M{{_{k, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}+\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{(\Gamma_{k, k}^{i, i}-\Lambda_{k, k}^{i})}^{{\rm T}}}]{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} $
(13) $ T_{k}^{i}=\tilde{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\bar{f}_{k}^{i}M{{_{k, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}M_{k, k}^{i, i}+\nonumber\\ {{(\bar{f}_{k}^{i})}^{2}}C_{k}^{i}\Gamma _{k, k}^{i, i}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}+V_{k}^{i} $
(14) $ {{X}_{k, k}}={{A}_{k-1}}{{X}_{k-1, k-1}}A_{k-1}^{{\rm T}}+{{{\bar{g}}}_{k-1}}({{A}_{k-1}}{{X}_{k-1, k-1}}\times\nonumber\\ \hat{A}_{k-1}^{{\rm T}} +{{{\hat{A}}}_{k-1}}{{X}_{k-1, k-1}}A_{k-1}^{{\rm T}})+{{{\tilde{g}}}_{k-1}}{{{\hat{A}}}_{k-1}}\nonumber\times\\ {{X}_{k-1, k-1}}\hat{A}_{k-1}^{{\rm T}}+{{W}_{k}} $
(15) $ Y_{k}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{i}\bar{f}_{k}^{j}C_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}} $
(16) $ H_{k}^{i}=\bar{f}_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}} $
(17) $ \Lambda _{k, k}^{i}={{A}_{\bar{g}, k-1}}(H_{k-1, k-1}^{i}-\bar{f}_{k-1}^{i}\Lambda _{k-1, k-1}^{i}C{{_{k-1}^{i}}^{{\rm T}}}) \times\nonumber\\ L_{k-1}^{i{\rm T}} +{{A}_{\bar{g}, k-1}}\Lambda _{k-1, k-1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} $
(18) $ M_{k, k}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{j}\Lambda {{_{k, k}^{i}}^{{\rm T}}}C{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}} $
(19) $ \Gamma _{k, k}^{i, j}=L_{k-1}^{i}(Y_{k-1}^{i, j}-\bar{f}_{k-1}^{j}M{{_{k-1, k-1}^{j, i}}^{{\rm T}}}C{{_{k-1}^{j}}^{{\rm T}}}-\nonumber\\~~~~\bar{f}_{k-1}^{i}C_{k-1}^{i}M_{k-1, k-1}^{i, j}+\bar{f}_{k-1}^{i}\bar{f}_{k-1}^{j}C_{k-1}^{i}\Gamma _{k-1, k-1}^{i, j}\times \nonumber\\~~~~C{{_{k-1}^{j}}^{{\rm T}}})L{{_{k-1}^{j}}^{{\rm T}}}+{{A}_{\bar{g}, k-1}}\Gamma _{k-1, k-1}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} +\nonumber\\~~~~L_{k-1}^{i}(M{{_{k-1, k-1}^{j, i}}^{{\rm T}}}-\bar{f}_{k-1}^{i}C_{k-1}^{i}\Gamma _{k-1, k-1}^{i, j}){{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} + \nonumber\\~~~~{{A}_{\bar{g}, k-1}}(M_{k-1, k-1}^{i, j}-\bar{f}_{k-1}^{j}\Gamma _{k-1, k-1}^{i, j}C{{_{k-1}^{j}}^{{\rm T}}})L{{_{k-1}^{j}}^{{\rm T}}} $
(20) 并且, 根据假设2, ${{X}_{0, 0}}$ 为已知, 其他变量初值设置如下:
$ \left\{ {\begin{array}{l} Y_{0, 0}^{i, j}=\bar{f}_{0}^{i}\bar{f}_{0}^{j}C_{0}^{i}{{X}_{0, 0}}C{{_{0}^{j}}^{{\rm T}}}\nonumber\\ H_{0, 0}^{i}=\bar{f}_{0}^{i}{{X}_{0, 0}}C{{_{0}^{i}}^{{\rm T}}}\nonumber\\ \Lambda _{0, 0}^{i}={\rm E}\{{{{\pmb{\textbf{x}}}}_{0}}\}{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}^{{\rm T}}\}\nonumber\\ M_{0, 0}^{i, j}=\bar{f}_{0}^{j}\Lambda {{_{0, 0}^{i}}^{{\rm T}}}C{{_{0}^{j}}^{{\rm T}}}\nonumber\\ \Gamma _{0, 0}^{i, j}={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}\}{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}^{{\rm T}}\} \nonumber\\ \end{array}} \right. $
(21) 证明.下面证明式(10), 由式(1)~(3)可得:
$ \tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}={{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}=\nonumber\\ ({{A}_{k}}+{{{\bar{g}}}_{k}}{{{\hat{A}}}_{k}})\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}+({{g}_{k}}-{{{\bar{g}}}_{k}}){{{\hat{A}}}_{k}}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}-\nonumber\\ L_{k}^{i}(\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}) $
(22) 结合式(9)以及假设1和假设2, 可得:
$ P_{k+1}^{i, i}:={\rm E}\{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}){{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i})}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}P_{k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}\hat{A}_{k}^{{\rm T}}-\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}[H_{k, k}^{i}-M_{k, k}^{i, i}+\bar{f}_{k}^{i}(\Gamma _{k, k}^{i, i}-\Lambda _{k, k}^{i})C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}]L{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\nonumber\\ L_{k}^{i}{{[H_{k, k}^{i}-M_{k, k}^{i, i}+\bar{f}_{k}^{i}(\Gamma _{k, k}^{i, i}-\Lambda _{k, k}^{i})C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}]}^{{\rm T}}}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} +\nonumber\\ L_{k}^{i}[\tilde{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}+{{(\bar{f}_{k}^{i})}^{2}}C_{k}^{i}\Gamma _{k, k}^{i, i}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\nonumber\\ \bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}M_{k, k}^{i, i}-\bar{f}_{k}^{i}M{{_{k, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}+V_{k}^{i}]L{{_{k}^{i}}^{\rm T}}+{{W}_{k}} \nonumber\\ $
(23) 下面令
$ S_{k}^{i}=[H{{_{k, k}^{i}}^{{\rm T}}}-M{{_{k, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}+\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{(\Gamma _{k, k}^{i, i}-\Lambda _{k, k}^{i})}^{{\rm T}}}]{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} $
(24) $ T_{k}^{i}=\tilde{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{{X}_{k, k}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\bar{f}_{k}^{i}M{{_{k, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}M_{k, k}^{i, i} +\nonumber\\ {{(\bar{f}_{k}^{i})}^{2}}C_{k}^{i}\Gamma _{k, k}^{i, i}C{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}+V_{k}^{i} $
(25) 将式(24)和式(25)代入式(23)可得:
$ P_{k+1}^{i, i}={{A}_{\bar{g}, k}}P_{k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}\hat{A}_{k}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}-\nonumber\\ S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}L{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}-L_{k}^{i}S_{k}^{i}+L_{k}^{i}T_{k}^{i}L{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}+{{W}_{k}}=\nonumber\\ (L_{k}^{i}T_{k}^{i}-S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}){{(T_{k}^{i})}^{-1}}{{(L_{k}^{i}T_{k}^{i}-S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}})}^{-1}}+{{W}_{k}}+\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}P_{k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}\hat{A}_{k}^{{\rm T}}-\nonumber\\ S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}{{(T_{k}^{i})}^{-1}}S_{k}^{i} $
(26) 令 $L_{k}^{i}=S{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}{{(T_{k}^{i})}^{-1}}$ , 则式(23)中 $P_{k+1}^{i, i}$ 最小, 得到式(11)和式(12).
需要特别指出的是, 定理2与文献[13]中提出的定理1在形式上有很多相似之处, 这是因为本文求取传感器 $i$ 的局部最优状态估计和文献[13]求取全局融合估计, 都是基于最小方差估计方法, 中间变量的定义和结论推导在形式上有相似之处, 但是二者各自定义的中间变量有明显不同的意义.本文采用的是分布式融合估计, 即先利用传感器 $i$ 在 $k$ 时刻的测量数据 $\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}$ 得到局部最优估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}$ , 时延和丢包发生在 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}$ 传送至融合中心的过程中, 定理2求取的是局部最优估计, 且式(9)中各中间变量是基于传感器 $i$ 定义的, 未加入时延和丢包环节, 而文献[13]中定理1虽采用与本文中式(3)形式一致的滤波器结构, 但其采用的是集中式融合估计方法, 融合中心直接利用所有传感器的测量数据进行融合估计, 时延和丢包发生在测量数据 $\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}$ 传送至融合中心的过程中, 所定义的各中间变量是基于全局的, 具有明显的时延特征.
3. 分布式融合估计器
在得到主要结论之前, 首先介绍如下两个引理.
引理1.定义矩阵 $A_{\bar{g}, \bar{f}, m}^{i}:=({{A}_{m}}+{{\bar{g}}_{m}}{{\hat{A}}_{m}})-\bar{f}_{m}^{i}L_{m}^{i}C_{m}^{i}$ , 并假定算子 $\prod_{e=1}^{0}{(\cdot)}={{I}_{n}}$ .则对于 $\Gamma_{m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}~(m\ge0, n\ge0)$ , 有
1) 情况1: $m=n$ 时,
$ \Gamma _{m, n}^{i, j}=\Gamma _{m, m}^{i, j} $
(27) 2) 情况2: $m-n=1$ 时,
$ \Gamma _{m, n}^{i, j}=A_{\bar{g}, \bar{f}, m-1}^{i}\Gamma _{m-1, m-1}^{i, j}+\bar{f}_{m-1}^{i}L_{m-1}^{i}C_{m-1}^{i}\times\nonumber\\ \Lambda_{m-1, m-1}^{j} $
(28) 3) 情况3: $m-n\ge 2$ 时,
$ \Gamma _{m, n}^{i, j}=\bar{f}_{m-1}^{i}L_{m-1}^{i}C_{m-1}^{i}(\prod\limits_{e=1}^{m-n-1}{{{A}_{\bar{g}, m-1-e}}})\Lambda _{n, n}^{j} +\nonumber\\ (\prod\limits_{f=1}^{m-n}{A_{\bar{g}, \bar{f}, m-f}^{i})}\Gamma _{n, n}^{i, j}\sum\limits_{c=2}^{m-n}{[\bar{f}_{m-c}^{i}(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{A_{\bar{g}, \bar{f}, m-d}^{i}})}+\nonumber\\ L_{m-c}^{i}C_{m-c}^{i}(\prod\limits_{h=1}^{m-n-c}{{{A}_{\bar{g}, m-c-h}})\Lambda _{n, n}^{j}]} $
(29) 4) 情况4: $n-m=1$ 时,
$ \Gamma _{m, n}^{i, j}=\Gamma _{n-1, n-1}^{i, j}A{{_{\bar{g}, \bar{f}, n-1}^{j}}^{{\rm T}}}+\bar{f}_{n-1}^{j}\Lambda {{_{n-1, n-1}^{i}}^{{\rm T}}} \times\nonumber\\ C{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}}L{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}} $
(30) 5) 情况5: $n-m\ge 2$ 时,
$ \Gamma _{m, n}^{i, j}\!=\! \bar{f}_{n-1}^{j}\Lambda {{_{m, m}^{i}}^{{\rm T}}}(\prod\limits_{e=1}^{n-m-1}{{{A}_{\bar{g}, n-1-e}}{{)}^{{\rm T}}}}C{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}}L{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \sum\limits_{c=2}^{n-m}{[\bar{f}_{n-c}^{j}\Lambda {{_{m, m}^{i}}^{{\rm T}}}(\prod\limits_{h=1}^{n-m-c}{{{A}_{\bar{g}, n-c-h}}{{)}^{{\rm T}}}C{{_{n-c}^{j}}^{{\rm T}}}}}\times \nonumber\\ L{{_{n-c}^{j}}^{{\rm T}}}{{(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{A_{\bar{g}, \bar{f}, n-d}^{j}})}^{{\rm T}}}]+\Gamma _{m, m}^{i, j}(\prod\limits_{f=1}^{n-m}{A_{\bar{g}, \bar{f}, n-f}^{j}{{)}^{{\rm T}}}} \nonumber\\ $
(31) 对于 $\Lambda_{m, n}^{i}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{m}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{i}}^{{\rm T}}}\}$ , 有:
1) 情况1: $m=n$ 时,
$ \Lambda _{m, n}^{i}=\Lambda _{m, m}^{i} $
(32) 2) 情况2: $m-n\ge1$ 时,
$ \Lambda _{m, n}^{i}=(\prod\limits_{\tau=1}^{m-n}{{{A}_{\bar{g}, m-1}}})\Lambda _{n, n}^{i} $
(33) 3) 情况3: $n-m=1$ 时,
$ \Lambda _{m, n}^{i}=H_{n-1, n-1}^{i}L{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}+\Lambda _{n-1, n-1}^{i}A{{_{\bar{g}, \bar{f}, n-1}^{i}}^{{\rm T}}} $
(34) 4) 情况4: $n-m\ge 2$ 时,
$ \Lambda _{m, n}^{i}=\bar{f}_{n-1}^{i}{{X}_{m, m}}(\prod\limits_{e=1}^{n-m-1}{{{A}_{\bar{g}, n-1-e}}})^{\rm T}C{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}L{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \sum\limits_{c=2}^{n-m}{[\bar{f}_{n-c}^{i}{{X}_{m, m}}(\prod\limits_{h=1}^{n-m-c}{{{A}_{\bar{g}, n-c-h}}{{)}^{{\rm T}}}C{{_{n-c}^{i}}^{{\rm T}}}}} \times \nonumber\\ L{{_{n-c}^{i}}^{{\rm T}}}{{(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{A_{\bar{g}, \bar{f}, n-d}^{i}})}^{{\rm T}}}]+\Lambda _{m, m}^{i} \times \nonumber\\ (\prod\limits_{f=1}^{n-m}{A_{\bar{g}, \bar{f}, n-f}^{i}{{)}^{{\rm T}}}} $
(35) 由于引理1证明过程较繁琐, 为增加文章可读性, 具体证明过程见附录A.
引理 2定义如下变量:
$~~\left\{ {\begin{array}{l} \pmb{\textbf{r}}_{m+1}^{i}:=\!\!\sum\limits_{t=0}^{L}{[\delta (\tau _{m+1}^{i}, t)\prod\limits_{\tau=1}^{t}{({{A}_{m+1-\tau }}}}+{{{\bar{g}}}_{m+1-\tau }} \times\nonumber\\~~~~~~~~~~~~~~~{{{\hat{A}}}_{m+1-\tau }})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m+1-t}^{i}] \nonumber\\ Y_{r, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, n}^{j}}^{{\rm T}}}\}, R_{m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ R_{y, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}, R_{x, m, n}^{i}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{m}^{i}{{\pmb{\textbf{x}}}_{n}}^{{\rm T}}\} \nonumber\\ \bar{R}_{x, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}, \hat{R}_{x, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, n}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ X_{r, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, n}^{j}}^{{\rm T}}}\}, \bar{X}_{r, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ \hat{X}_{r, m, n}^{i}:={\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{m}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, n}^{i}}^{{\rm T}}}\}, \hat{X}_{r, m, n}^{i, j}:={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, n}^{j}}^{{\rm T}}}\} \nonumber\\ \Phi _{m, k}^{i}:=\sum\limits_{m=0}^{L}{\delta (\tau _{k}^{i}, m), \bar{\Phi }_{m, k}^{i}:=1-\sum\limits_{m=0}^{L}{\delta (\tau _{k}^{i}, m)}} \nonumber\\ p_{L, m, k}^{i}:=\sum\limits_{m=0}^{L}{p_{m, k}^{i}, ~\bar{p}_{L, m, k}^{i}:=1-\sum\limits_{m=0}^{L}{p_{m, k}^{i}}} \end{array}} \right. $
(36) 则有下式成立:
$ R_{k+1, k+1}^{i, j}=\left\{ \begin{matrix} \sum\limits_{m=0}^{L}{\sum\limits_{n=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{i}p_{n, k+1}^{j}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})}}}\times \\ \Gamma _{k+1-m, k+1-n}^{i, j}(\prod\limits_{s=1}^{n}{{{A}_{\bar{g}, k+1-s}}{{)}^{\text{T}}}}], ~~i\ne j \\ \sum\limits_{m=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{i}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})}\Gamma _{k+1-m, k+1-m}^{i, i}}\times \\ (\prod\limits_{s=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}{{)}^{\text{T}}}]}, ~~i=j \\ \end{matrix} \right. $
(37) $ \hat{R}_{x, k+1, k}^{i, j}=\sum\limits_{m=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{i}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})}}\hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}] $
(38) $ R_{x, k+1, k}^{i}=\sum\limits_{m=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{i}}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})\Lambda {{_{k, k+1-m}^{i}}^{{\rm T}}}]} $
(39) $ X_{r, k, k}^{i, j}=\nonumber\\ \left\{ {\begin{array}{l} R_{k, k}^{i, j}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{R}{{_{x, k, k-1}^{j, i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \quad\bar{p}_{L, n, k}^{j}\hat{R}_{x, k, k-1}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+\bar{p}_{L, m, k}^{i} \times\nonumber\\ \quad\bar{p}_{L, n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}X_{r, k-1, k-1}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}, \, i\ne j \nonumber\\[5mm] R_{k, k}^{i, i}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{R}{{_{x, k, k-1}^{i, i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \quad\bar{p}_{L, m, k}^{i}\hat{R}_{x, k, k-1}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}\times\nonumber\\ \quad{{A}_{\bar{g}, k-1}}X_{r, k-1, k-1}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}, ~~~~~~~~~i=j \end{array}} \right. $
(40) $ \hat{X}_{r, k, k}^{i}=\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{X}_{r, k-1, k-1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k-1}}R{{_{x, k, k-1}^{i}}^{{\rm T}}} $
(41) $ \hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}=\nonumber\\ \left\{ {\begin{array}{l} L_{k}^{i}Y_{r, k, k}^{i, j}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k}^{i}\hat{X}_{r, k, k}^{i, j}, ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~m=0 \nonumber\\[4mm] L_{k-1}^{i}R_{y, k-1, k}^{i, j}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k-1}^{i}\bar{X}_{r, k-1, k}^{i, j} +\nonumber\\ L_{k-1}^{i}\bar{p}_{L, n, k}^{j}Y_{r, k-1, k-1}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} +\nonumber\\ A_{\bar{g}, \bar{f}, k-1}^{i}\bar{p}_{L, n, k}^{j}\times \hat{X}_{r, k-1, k-1}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}, ~~~m=1 \nonumber\\[4mm] \sum\limits_{\tau=1}^{m-1}{[\bar{X}_{r, k+1-m, k-\tau }^{i, j}}{(\prod\limits_{s=1}^{\tau }{\bar{p}_{L, n, k+1-\tau }^{j}}{{A}_{\bar{g}, k-\tau }})^{\rm T}}]\times\nonumber\\ \hat{X}_{r, k+1-m, k+1-m}^{i, j}(\prod\limits_{t=1}^{m-1}{\bar{p}_{L, n, k+1-t}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-t}}{{)}^{{\rm T}}}} +\nonumber\\ \bar{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}, ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~m>1\nonumber\\ \end{array}} \right. $
(42) $ Y_{r, k, k}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}\hat{X}_{r, k, k}^{j} $
(43) $ R_{y, k, k+1}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}R{{_{x, k, k+1}^{j}}^{{\rm T}}} $
(44) $ \bar{X}_{r, m, n}^{i, j}=\sum\limits_{s=0}^{L}{[p_{s, n}^{i}\Gamma _{m, n-s}^{i, j}(\prod\limits_{\tau=1}^{s}{{{A}_{\bar{g}, n-\tau }}{{)}^{{\rm T}}}]}} $
(45) 由于引理2证明过程较繁琐, 为增加文章可读性, 具体证明过程见附录B.
定义 $\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k+1}^{i}:={{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k+1}^{i}$ , 重组估计交叉误差协方差矩阵为 $P_{r, k+1}^{i, j}:={\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k+1}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\}$ , 根据引理1和引理2的结论, 以下定理给出 $P_{r, k+1}^{i, j}$ 的计算方法.
定理3.基于式(36)所定义的变量, $P_{r, k+1}^{i, j}$ 递推公式为:
$ P_{r, k+1}^{i, j}=\nonumber\\ \left\{ {\begin{array}{l} ({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}{{{\hat{A}}}_{k}}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}+R_{k+1, k+1}^{i, j}-\nonumber\\ \quad R_{x, k+1, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+\hat{R}_{x, k+1, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ \quad p_{L, n, k+1}^{j}\hat{R}_{x, k+1, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{R}{{_{x, k+1, k}^{j, i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \quad {{A}_{\bar{g}, k}}P_{r, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+p_{L, n, k+1}^{j}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{X}_{r, k, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ \quad p_{L, n, k+1}^{j}{{A}_{\bar{g}, k}}X_{r, k, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}} \times\nonumber\\ \quad \hat{R}{{_{x, k+1, k}^{j, i}}^{{\rm T}}}+p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}X_{r, k, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{X}{{_{r, k, k}^{i}}^{{\rm T}}}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} +\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}p_{L, n, k+1}^{j}{{A}_{\bar{g}, k}}X_{r, k, k}^{i, j}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}, ~~~~~~~~i\ne j\nonumber\\[4mm] ({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}{{{\hat{A}}}_{k}}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}+R_{k+1, k+1}^{i, i}-\nonumber\\ \quad R_{x, k+1, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+\hat{R}_{x, k+1, k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}\hat{R}_{x, k+1, k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{R}{{_{x, k+1, k}^{i, i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \quad {{A}_{\bar{g}, k}}P_{r, k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{X}_{r, k, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{R}{{_{x, k+1, k}^{i, i}}^{{\rm T}}}-\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{X}{{_{r, k, k}^{i}}^{{\rm T}}}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} +\nonumber\\ \quad p_{L, m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}X_{r, k, k}^{i, i}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}, ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~i=j \end{array}} \right. $
(46) 证明.由式(1)和式(8)可得:
$ \tilde{{\pmb{\textbf{x}}}}_{r, k+1}^{i}={{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k+1}^{i}=\nonumber\\ {{A}_{g, k}}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}-\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}-{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}+\Phi _{m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}=\nonumber\\ ({{A}_{g, k}}-{{A}_{\bar{g}, k}}){{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}+{{A}_{\bar{g}, k}}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i} +\nonumber\\ \Phi _{m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}} $
(47) 则可得:
1) 当 $i\ne j$ 时,
$ P_{r, k+1}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{\pmb{\textbf{r}}, k+1}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{[({{A}_{g, k}}-{{A}_{\bar{g}, k}}){{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}+{{A}_{\bar{g}, k}}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i} +\nonumber\\ \Phi _{m, k+1}^{i}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}][({{A}_{g, k}}-{{A}_{\bar{g}, k}}){{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\nonumber\\ {\textbf{r}}_{k+1}^{j}+{{A}_{\bar{g}, k}}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{j}+\Phi _{n, k+1}^{j}{{A}_{\bar{g}, k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{j}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}}{{]}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ ({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}{{{\hat{A}}}_{k}}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}+{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\}-\nonumber\\ {\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\}-\nonumber\\ {\rm E}\{\Phi _{n, k+1}^{j}\}{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{A}_{\bar{g}, k}}\times\nonumber\\ {\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{n, k+1}^{j}\} \times\nonumber\\ {\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\} \times \nonumber\\ {\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\}\times \nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\Phi _{n, k+1}^{j}\} \times \nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}\nonumber\\ $
(48) 2) 当 $i=j$ 时,
$ P_{r, k+1}^{i, j}=\nonumber\\ ({{{\tilde{g}}}_{k}}-\bar{g}_{k}^{2}){{{\hat{A}}}_{k}}{{X}_{k, k}}{{{\hat{A}}}_{k}}^{{\rm T}}+{{W}_{k}}+{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{i}}^{{\rm T}}}\}-\nonumber\\ {\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\}{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k+1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\} \times \nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{i}}^{{\rm T}}}\}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\} \times\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\}{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}-\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\}{\rm E}\{\tilde{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{i}}^{{\rm T}}}\}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\} \times \nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\tilde{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}}+{{A}_{\bar{g}, k}}{\rm E}\{\Phi _{m, k+1}^{i}\} \times \nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k}}^{{\rm T}} $
(49) 利用式(36)对式(48)和式(49)中各量进行变量代换, 即得到式(46).
设 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$ 为分布式融合估计值, 融合估计误差协方差为 $P_{r, k}^{o}={\rm E}\{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}){{({{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}-\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o})}^{{\rm T}}}\}$ .
根据最优线性无偏估计方法, 基于所设计的局部滤波增益(10)及相应融合中心端的 $N$ 个局部重组状态估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i}$ , 由式(5)和式(6), 可得到分布式融合估计器的形式如下:
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}={{(I_{o}^{{\rm T}}P_{r, k}^{-1}{{I}_{o}})}^{-1}}{{I}_{o}^{{\rm T}}}P_{r, k}^{-1}{{\pmb{\textbf{z}}}_{r, k}} $
(50) $ P_{r, k}^{o}={{(I_{o}^{{\rm T}}P_{r, k}^{-1}{{I}_{o}})}^{-1}} $
(51) 其中, ${{\pmb{\textbf{z}}}_{r, k}}:=col_i(\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{i})$ , , $P_{r, k}^{i, j}$ 和 $P_{r, k}^{i, i}$ 按照式(46)计算.
4. 算例仿真
考虑如下由2个传感器组成的线性时变离散随机系统:
$ {{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}}=({{A}_{k}}+{{g}_{k}}{{\hat{A}}_{k}}){{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k}} $
$ \pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}=f_{k}^{i}C_{k}^{i}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}+\pmb{\textbf{v}}_{k}^{i}, ~i=1, 2 $
其中, , , , , ${{q}_{k}}$ 、 $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{1}$ 和 $\pmb{\textbf{v}}_{k}^{2}$ 为互不相关的零均值白噪声, 其协方差分别为1、0.25和0.25.设最大时延为 $L=3$ , $p_{0, k}^{i}=0.4$ , $p_{1, k}^{i}=0.3$ , $p_{2, k}^{i}=0.2$ , $p_{3, k}^{i}=0.05$ $(i=1, 2)$ .乘性噪声 ${{g}_{k}}$ 在区间 $[-0.1, 0.1]$ 上服从均匀分布, 系统初值 ${{\pmb{\textbf{x}}}_{0}}$ 的两个分量由在区间[-1, 1]上服从均匀分布, 且, $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}=\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{1}=\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{2}={{\hat{\pmb{\textbf{x}}}}_{0}}$ , .传感器增益退化系数 $f_{k}^{1}$ 和 $f_{k}^{2}$ 均在区间 $[0.6, 0.8]$ 上服从均匀分布. , .根据式(46)和(50)求得分布式融合估计值 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$ .
分布式融合估计值 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$ 的仿真结果如图 2所示, 四条曲线分别表示真实状态 ${{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}$ 、通道1的局部最优估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{1}$ 、通道2的局部最优估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{2}$ 和分布式融合估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$ .图 3表示各时刻随机时延依概率的取值情况, 其中, $m=0$ 、 $m=1$ 、 $m=2$ 和 $m=3$ 依次表示时延为0、1、2、3, $m=4$ 表示数据丢包.图 4表示, 当传感器增益退化系数 $f_{k}^{i}$ 分别在区间 $Df=[0.6, 0.8]$ 、 $Df=[0.3, 0.5]$ 和 $Df=[0.1, 0.3]$ 上服从均匀分布时, 分布式融合估计误差协方差矩阵 $P_{r, k}^{o}$ 的迹 $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 的计算结果, 由图 4可知, 在达到平稳时, $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 随着增益退化系数 $f_{k}^{i}$ 取值的减小而增大, 这说明传感器增益退化越严重, 分布式融合估计误差越大.图 5表示, 当乘性噪声 ${{g}_{k}}$ 分别在 $Dg=[-0.1, 0.1]$ 、 $Dg=[-0.3, 0.3]$ 和 $Dg=[-0.5, 0.5]$ 上服从均匀分布时, $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 的计算结果, 由图 5可知, 随着 ${{g}_{k}}$ 绝对值的增大, $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 趋于稳定所用的时间越久, 在达到平稳时, $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 则随着 ${{g}_{k}}$ 绝对值的增大而增大, 这说明模型不确定性越大, 分布式融合估计误差越大.
图 2 状态 ${{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}$ 和状态估计 $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$ 的轨迹Fig. 2 Trajectories of state ${{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}$ and state estimate $\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{o}$
图 3 各时刻随机时延 $m$ 依概率的分布Fig. 3 Distribution of the random time delay $m$ based on probability every step
图 4 增益退化系数 $f_{k}^{i}$ 与 $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 的关系Fig. 4 Relationship between gain degradation coefficient $f_{k}^{i}$ and $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$
图 5 乘性噪声 ${{g}_{k}}$ 与 $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$ 的关系Fig. 5 Relationship between multiplicative noise ${{g}_{k}}$ and $\text{tr}(P_{r, k}^{o})$为比较本文所提出的分布式融合估计方法与文献[13]所提出的集中式融合方法下的估计性能, 设传感器增益退化系数 $f_{k}^{i}$ 在区间 $Df=[0.6, 0.8]$ 上服从均匀分布, 乘性噪声 ${{g}_{k}}$ 在区间 $Dg=[-0.1, 0.1]$ 上服从均匀分布, 分别计算出两种融合估计方法下的融合估计误差协方差矩阵的迹, 其仿真结果如图 6所示.由图 6可看出, 文献[13]中所提出的集中式融合估计方法的融合估计误差小于本文所提的分布式融合方法, 这是因为前者采用集中式框架, 在融合中心直接利用所有传感器的原始测量数据进行融合估计, 测量数据信息损失量最小, 后者首先利用各传感器测量数据进行局部最优估计, 然后再将局部最优估计发送到融合中心, 测量数据信息损失量大于集中式融合方法, 从而增大融合估计误差; 从图 5又可以看出, 两种方法的融合估计误差相差不大, 说明本文提出分布式融合结构相比于集中式融合估计, 虽然融合精度并不是最优, 但融合精度损失不大, 同时, 采用分布式计算方法, 能够避免高维矩阵计算, 降低了计算量.
图 6 分布式融合估计方法与集中式融合估计方法对比Fig. 6 Comparison of decentralized fusion estimator with centralized fusion estimator5. 结论
本文考虑了具有传感器增益退化、模型不确定性、数据传输时延和丢包的多传感器分布式融合估计问题, 对模型的不确定性、传感器增益退化现象、随机时延和丢包现象依次进行建模.针对传感器增益退化和模型的不确定性, 设计了一种局部最优无偏估计器, 并在融合中心端建立符合存储规则的时延-丢包模型, 利用最优线性无偏估计方法, 推导出最小方差意义下的分布式融合估计器的递推形式.最后仿真结果表明, 传感器增益退化程度和模型不确定性越大, 系统融合估计精度越差.因此, 可通过改善传感器抗退化性能和减小模型不确定性, 来提高系统融合估计精度.相比于集中式融合估计, 本文所提方法能够有效降低计算量, 提高了系统容错能力和抗干扰性, 且工程上易于实现.
附录A 引理1的证明过程
证明.首先依次对第3节中式(27)~(31)进行推导, 即分5种情况进行讨论:
1) 当 $m=n$ 时, 有
$ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\Gamma _{m, m}^{i, j} $
(A1) 2) 当 $m-n=1$ 时, 有
$ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{(L_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+A_{\bar{g}, \bar{f}, m-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m-1}^{i})\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{m-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ L_{m-1}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{m-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}+A_{\bar{g}, \bar{f}, m-1}^{i}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{m-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ A_{\bar{g}, \bar{f}, m-1}^{i}\Gamma _{m-1, m-1}^{i, j}+\bar{f}_{m-1}^{i}L_{m-1}^{i}C_{m-1}^{i}\Lambda _{m-1, m-1}^{j} $
(A2) 3) 当 $m-n\ge 2$ 时, 令
$ \left\{ {\begin{array}{l} a_{m-1}^{i}:=L_{m-1}^{i} \\ b_{m-1}^{i}:=A_{\bar{g}, \bar{f}, m-1}^{i} \\ \end{array}} \right. $
(A3) 结合式(3)、(A3)得
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}=a_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+b_{m-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m-1}^{i}=\nonumber\\ a_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+b_{m-1}^{i}(a_{m-2}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-2}^{i}+b_{m-2}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m-2}^{i})=\nonumber\\ a_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+b_{m-1}^{i}a_{m-2}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-2}^{i}+b_{m-1}^{i}b_{m-2}^{i}\times \nonumber\\ (a_{m-3}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-2}^{i}+b_{m-3}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m-3}^{i})=\nonumber\\ \begin{matrix} {} \begin{matrix} {} \begin{matrix} {} \vdots {} \end{matrix} {} \end{matrix} {} \end{matrix} \nonumber\\ a_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+\sum\limits_{c=2}^{m-n}{[(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{m-d}^{i})a_{m-c}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-c}^{i}}]}+\nonumber\\ (\prod\limits_{f=1}^{m-n}{b_{m-f}^{i})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{n}^{i}} $
(A4) 此时, 由式(A4)可得
$ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{(a_{m-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}+\sum\limits_{c=2}^{m-n}{[(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{m-d}^{i})a_{m-c}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-c}^{i}}]} +\nonumber\\ (\prod\limits_{f=1}^{m-n}{b_{m-f}^{i})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{n}^{i}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ a_{m-1}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{m-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}+{\rm E}\{(\prod\limits_{f=1}^{m-n}{b_{m-f}^{i})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{n}^{i}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\} +\nonumber\\ {\rm E}\{\sum\limits_{c=2}^{m-n}{[(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{m-d}^{i})a_{m-c}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{m-c}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}}]}\}=\nonumber\\ a_{m-1}^{i}\bar{f}_{m-1}^{i}C_{m-1}^{i}(\prod\limits_{e=1}^{m-n-1}{{{A}_{\bar{g}, m-1-e}}})\Lambda _{n, n}^{j} +\nonumber\\ \sum\limits_{c=2}^{m-n}{[\bar{f}_{m-c}^{i}(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{m-d}^{i})}a_{m-c}^{i}C_{m-c}^{i}} \times \nonumber\\ (\prod\limits_{h=1}^{m-n-c}{{{A}_{\bar{g}, m-c-h}})\Lambda _{n, n}^{j}]}+(\prod\limits_{f=1}^{m-n}{b_{m-f}^{i}})\Gamma _{n, n}^{i, j} $
(A5) 4) 当 $n-m=1$ 时, 与式(28)推导过程同理, 可得
$ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\bar{f}_{n-1}^{j}\Lambda {{_{n-1, n-1}^{i}}^{{\rm T}}}L{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}}C{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \Gamma _{n-1, n-1}^{i, j}A{{_{\bar{g}, \bar{f}, n-1}^{j}}^{{\rm T}}} $
(A6) 5) 当 $n-m\ge 2$ 时, 与式(29)推导过程同理, 可得
$ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ \bar{f}_{n-1}^{j}\Lambda {{_{m, m}^{i}}^{{\rm T}}}{(\prod\limits_{e=1}^{n-m-1}{{{A}_{\bar{g}, n-1-e}}})^{{\rm T}}}C{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}}a{{_{n-1}^{j}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \sum\limits_{c=2}^{n-m}[\bar{f}_{n-c}^{j}\Lambda {{_{m, m}^{i}}^{{\rm T}}}(\prod\limits_{h=1}^{n-m-c}{{{A}_{\bar{g}, n-c-h}}})^{{\rm T}}C{{_{n-c}^{j}}^{{\rm T}}}a{{_{n-c}^{j}}^{{\rm T}}} \times \nonumber\\ {(\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{n-d}^{j}})^{{\rm T}}}]+\Gamma _{m, m}^{i, j}(\prod\limits_{f=1}^{n-m}{b_{n-f}^{j}{{)}^{{\rm T}}}} $
(A7) 利用式(A3)对式(A5)和式(A7)进行变量代换, 并综合上述5种情况下讨论结果, 得到式(27)~(31).
下面对正文中式(32)~(35)进行推导, 即分4种情况进行讨论:
1) 当 $m=n$ 时, 有
$ {\rm E}\{\pmb{\textbf{x}}_{m}^{{}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{i}}^{{\rm T}}}\}=\Lambda _{m, m}^{i} $
(A8) 2) 当 $m-n\ge 1$ 时, 有
$ {\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{m}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{i}}^{{\rm T}}}\}=(\prod\limits_{\tau=1}^{m-n}{{{A}_{\bar{g}, m-1}}}){\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{n}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{i}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ (\prod\limits_{\tau=1}^{m-n}{{{A}_{\bar{g}, m-1}}})\Lambda _{n, n}^{i} $
(A9) 3) 当 $n-m=1$ 时, 有
$ {\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{m}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{i}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{n-1}}\pmb{\textbf{y}}{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}\}L{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}+{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{n-1}}\pmb{\textbf{x}}{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}\}A{{_{\bar{g}, \bar{f}, n-1}^{i}}^{{\rm T}}}=\nonumber\\ H_{n-1, n-1}^{i}L{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}+\Lambda _{n-1, n-1}^{i}A{{_{\bar{g}, \bar{f}, n-1}^{i}}^{{\rm T}}} $
(A10) 4) 当 $n-m\ge 2$ 时, 令
$ \left\{ \begin{array}{*{35}{l}} a_{n-f}^{i}:=L_{n-f}^{i}\text{ } \\ b_{n-f}^{i}:=A_{\bar{g}, \bar{f}, n-f}^{i} \\ \end{array} \right. $
(A11) 则由式(A4)推导过程可得
$ {\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{m}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ \bar{f}_{n-1}^{i}{{X}_{m, m}}(\prod\limits_{e=1}^{n-m-1}{{{A}_{\bar{g}, n-1-e}}})^{\rm T}C{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}}a{{_{n-1}^{i}}^{{\rm T}}} +\nonumber\\ \sum\limits_{c=2}^{n-m}{[\bar{f}_{n-c}^{i}{{X}_{m, m}}(\prod\limits_{h=1}^{n-m-c}{{{A}_{\bar{g}, n-c-h}}{{)}}^{{\rm T}}C{{_{n-c}^{i}}^{{\rm T}}}a{{_{n-c}^{i}}^{{\rm T}}}}} \times \nonumber\\ (\prod\limits_{d=1}^{c-1}{b_{n-d}^{i}})^{\rm T}]+\Lambda _{m, m}^{i}(\prod\limits_{f=1}^{n-m}{b_{n-f}^{i}{{)}^{{\rm T}}}} $
(A12) 利用式(A11)对式(A12)进行变量代换, 并综上4种情况所述, 得到式(32)~(35).
附录B 引理2的证明过程
证明.下面分别对第3节中式(37)~(45)依次进行推导.由式(36)中各变量定义可得到
$ R_{k+1, k+1}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\sum\limits_{m=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{i}, m)(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}}}) \times \nonumber\\ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}]\sum\limits_{n=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{j}, n)(}\prod\limits_{s=1}^{n}{{{A}_{\bar{g}, k+1-s}}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-n}^{j}{{]}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\[-10mm] \left\{ {\begin{array}{l} {\rm E}\{\sum\limits_{m=0}^{L}{\sum\limits_{n=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{i}, m)\delta (\tau _{k+1}^{j}, n)(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})}}} \times\nonumber\\ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{k+1-n}^{j}}^{{\rm T}}}(\prod\limits_{s=1}^{n}{{{A}_{\bar{g}, k+1-s}}})^{\rm T}]\}, ~~~~~~~~~~~~~~i\ne j \nonumber\\[4mm] {\rm E}\{\sum\limits_{m=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{i}, m)(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}}} \times\nonumber\\ \hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{k+1-m}^{i}}^{{\rm T}}}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}{{)}^{{\rm T}}}}]\}, ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~i=j \end{array}} \right. $
(B1) $ \hat{R}_{\pmb{\textbf{x}}, k+1, k}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\sum\limits_{m=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{i}, m)(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}]}\}=\nonumber\\ \sum\limits_{m=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{j}}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}){\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}]}% \nonumber\\ $
(B2) $ R_{x, k+1, k}^{i}=\nonumber\\ {\rm E}\{\sum\limits_{m=0}^{L}{[\delta (\tau _{k+1}^{i}, m)(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}^{{\rm T}}]}\}=\nonumber\\ \sum\limits_{m=0}^{L}{[p_{m, k+1}^{j}}(\prod\limits_{\tau=1}^{m}{{{A}_{\bar{g}, k+1-\tau }}){\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}^{{\rm T}}\}}] $
(B3) $ X_{r, k, k}^{i, j}={\rm E}\{(\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}+\bar{\Phi }_{m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i})(\pmb{\textbf{r}}_{k}^{j}+\bar{\Phi }_{n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}} \times\nonumber\\\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{j}{{)}^{{\rm T}}}\}=\nonumber \\ \left\{ {\begin{array}{l} {\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\} +\nonumber\\ \bar{p}_{L, n, k}^{j}{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}\times\nonumber\\ \bar{p}_{L, n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{\rm T}, ~~~~~~~~~~~~~i\ne j \nonumber\\[4mm] {\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}\}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}\} +\nonumber\\ \bar{p}_{L, m, k}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+\bar{p}_{L, m, k}^{i} \times\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k-1}}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}, ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~i=j \end{array}} \right. $
(B4) $ \hat{X}_{r, k, k}^{i}={\rm E}\{({{A}_{\bar{g}, k-1}}{{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}}+{{\pmb{\textbf{w}}}_{k-1}})(\pmb{\textbf{r}}_{k}^{i}+\bar{\Phi }_{m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}} \times \nonumber\\ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{i}{{)}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {{A}_{\bar{g}, k-1}}{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{i}}^{{\rm T}}}\}+\bar{p}_{L, m, k}^{i}{{A}_{\bar{g}, k-1}} \times \nonumber\\ {\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{i}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} $
(B5) 对于式(42)中 $\hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}$ , 分3种情况讨论:
1) 当 $m=0$ 时, 有
$ \hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}=\hat{X}_{r, k+1, k}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{(L_{k}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i})\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ L_{k}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{k}^{i}\pmb{\textbf{x}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k}^{i}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\} $
(B6) 2) 当 $m=1$ 时, 有
$ \hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}=\hat{X}_{r, k, k}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ {\rm E}\{(L_{k-1}^{i}\pmb{\textbf{y}}_{k-1}^{i}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}^{i})\times \nonumber\\ {{(\pmb{\textbf{r}}_{k}^{j}+\bar{\Phi }_{n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{j})}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ L_{k-1}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{k-1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\}+A_{\bar{g}, \bar{f}, k-1}^{i}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\}+ \nonumber\\ \bar{p}_{L, n, k}^{j}L_{k-1}^{i}{\rm E}\{\pmb{\textbf{y}}_{k-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}}+ \nonumber\\ \bar{p}_{L, n, k}^{j}A_{\bar{g}, \bar{f}, k-1}^{i}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k-1}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k-1}^{j}}^{{\rm T}}}\}{{A}_{\bar{g}, k-1}}^{{\rm T}} $
(B7) 3) 当 $m>1$ 时, 由式(8)得
$ \hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k}^{j}=\pmb{\textbf{r}}_{k}^{j}+\bar{\Phi }_{n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-1}^{j}=\nonumber\\ {\textbf{r}}_{k}^{j}+\bar{\Phi }_{n, k}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-1}}(\pmb{\textbf{r}}_{k-1}^{j} +\nonumber\\ \bar{\Phi }_{n, k-1}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-2}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k-2}^{j})=\nonumber\\ \begin{matrix} {} \begin{matrix} {} {} {} \begin{matrix} \vdots {} {} {} \end{matrix} \end{matrix} {} \end{matrix} \nonumber\\ {\textbf{r}}_{k}^{j}+\sum\limits_{\tau=1}^{m-1}{[(\prod\limits_{s=1}^{\tau }{\bar{\Phi }_{n, k+1-s}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-s}}})\pmb{\textbf{r}}_{k-\tau }^{j}]}+\nonumber\\ (\prod\limits_{t=1}^{m-1}{\bar{\Phi }_{n, k+1-t}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-t}})}\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{r, k+1-m}^{j} $
(B8) 则有
$ \hat{X}_{r, k+1-m, k}^{i, j}=\nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ \sum\limits_{\tau=1}^{m-1}{[{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k-\tau }^{j}}^{{\rm T}}}\}{\rm E}\{(\prod\limits_{s=1}^{\tau }{\bar{\Phi }_{n, k+1-s}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-s}}{{)}^{{\rm T}}}}\}} +\nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k+1-m}^{j}}^{{\rm T}}}\}{\rm E}\{(\prod\limits_{t=1}^{m-1}{\bar{\Phi }_{n, k+1-t}^{j}{{A}_{\bar{g}, k-t}}{{)}^{{\rm T}}}}\} +\nonumber\\ {\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{k+1-m}^{i}\pmb{\textbf{r}}{{_{k}^{j}}^{{\rm T}}}\} $
(B9) $ Y_{r, k, k}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{r, k}^{j}}^{{\rm T}}}\} $
(B10) $ R_{y, k, k+1}^{i, j}=\bar{f}_{k}^{i}C_{k}^{i}{\rm E}\{{{\pmb{\textbf{x}}}_{k}}\pmb{\textbf{r}}{{_{k+1}^{j}}^{{\rm T}}}\} $
(B11) $ \bar{X}_{r, m, n}^{i, j}={\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}{\{\sum\limits_{s=0}^{L}{[\delta (\tau _{n}^{j}, s)(\prod\limits_{\tau=1}^{s}{{{A}_{\bar{g}, n-\tau }}})\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{n-s}^{j}]}\}^{{\rm T}}}\}=\nonumber\\ \sum\limits_{s=0}^{L}{[p_{s, n}^{i}{\rm E}\{\hat{\pmb{\textbf{x}}}_{m}^{i}\hat{\pmb{\textbf{x}}}{{_{n-s}^{j}}^{\rm T}}\}(\prod\limits_{\tau=1}^{s}{{{A}_{\bar{g}, n-\tau }}}}{{)}^{{\rm T}}}] $
(B12) 利用式(36)对式(B1)~(B7)、式(B9)~(B12)中各量进行变量代换, 即分别得到式(37)~(45).
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图 3 视通路神经编码及前馈融合示意图
Fig. 3 Schematic diagram of visual pathway with neural coding and feedforward fusion
图 4 RuG40图库中的轮廓测试结果(第1行为用于测试的自然场景图; 第2行为基准轮廓图; 第3行为GD检测结果; 第4行为CORF检测结果; 第5行为ISO检测结果; 第6行为MCI检测结果; 第7行为ISSC检测结果; 第8行为NNC检测结果; 第9行为MNC检测结果)
Fig. 4 Contour test results of the RuG40 gallery (The first line is the input of natural scene images; The second line is the contour baselines; The third line is the results of GD; The fourth line is the results of CORF; The fifth line is the results of ISO; The sixth line is the results of MCI; The seventh line is the results of ISSC; The eighth line is the results of NNC; The ninth line is the results of MNC)
图 5 各模型在整个数据集中的定量分析图
Fig. 5 Quantitative comparison of various models on the whole RuG40 dataset
图 6 随机选取的6组图像在多组参数下检测结果的$P$值盒须图统计(I表示ISO方法, C表示MCI方法, S表示ISSC方法, N表示NNC方法, M表示MNC方法)
Fig. 6 Box-and-Whisker plots of the performance of the ISO (denoted by I), the MCI (denoted by C), the ISSC (denoted by S), the NNC (denoted by N), and the MNC (denoted by M) for six random test images of multiparameters
表 1 图 4中不同方法的参数设置, 性能指标及运行速度.
Table 1 Parameters, speed and performance of the different methods in Fig. 4
图像 算法 $\alpha$ $p$ ${e_{FP}}$ ${e_{FN}}$ $P$ $\rm FPS$ GD 0.20 1.50 0.13 0.30 4 CORF 0.20 0.42 0.30 0.50 3/5 ISO 0.80 0.20 0.25 0.38 0.55 3 buffalo MCI 0.70 0.30 0.18 0.29 0.59 1/22 ISSC 0.10 0.22 0.27 0.58 1/8 NNC 0.20 0.10 0.22 0.32 0.54 1 MNC 0.10 0.30 0.21 0.27 0.64 1/2 GD 0.10 1.29 0.25 0.39 CORF 0.20 0.32 0.29 0.52 ISO 1.00 0.10 0.37 0.32 0.53 elephant 2 MCI 0.40 0.30 0.22 0.30 0.58 ISSC 0.10 0.25 0.30 0.56 NNC 0.20 0.30 0.28 0.30 0.56 MNC 0.10 0.20 0.13 0.36 0.62 GD 0.25 1.33 0.18 0.45 CORF 0.20 0.41 0.29 0.50 ISO 0.60 0.20 0.29 0.27 0.58 golf cart MCI 0.90 0.40 0.23 0.28 0.62 ISSC 0.3 0.30 0.30 0.55 NNC 0.10 0.30 0.27 0.29 0.57 MNC 0.10 0.40 0.26 0.24 0.62 GD 0.25 1.33 0.18 0.45 CORF 0.30 0.55 0.14 0.58 ISO 0.90 0.10 0.21 0.27 0.61 hyena MCI 0.60 0.50 0.19 0.22 0.65 ISSC 0.20 0.28 0.24 0.59 NNC 0.20 0.20 0.30 0.24 0.59 MNC 0.10 0.20 0.21 0.27 0.64 GD 0.20 1.77 0.15 0.25 CORF 0.30 0.67 0.32 0.45 ISO 0.80 0.20 0.32 0.51 0.47 lions MCI 1.00 0.50 0.48 0.29 0.50 ISSC 0.3 0.45 0.30 0.48 NNC 0.30 0.30 0.45 0.31 0.47 MNC 0.70 0.40 0.45 0.28 0.51 
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[1] Mignotte M. A biologically inspired framework for contour detection. Pattern Analysis and Applications, 2017, 20(2): 365-381 doi: 10.1007/s10044-015-0494-y [2] Ding L J, Goshtasby A. On the Canny edge detector. Pattern Recognition, 2001, 34(3): 721-725 doi: 10.1016/S0031-3203(00)00023-6 [3] 蒋朝辉, 吴巧群, 桂卫华, 阳春华, 谢永芳.基于分数阶的多向微分算子的高炉料面轮廓自适应检测.自动化学报, 2017, 43(12): 2115-2126 doi: 10.16383/j.aas.2017.c160621Jiang Zhao-Hui, Wu Qiao-Qun, Gui Wei-Hua, Yang Chun-Hua, Xie Yong-Fang. Adaptive detection of blast furnace surface contour with fractional multi-directional differential operator. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(12): 2115-2126 doi: 10.16383/j.aas.2017.c160621 [4] Arbelaez P, Maire M, Fowlkes C, Malik J. Contour detection and hierarchical image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 33(5): 898-916 doi: 10.1109/TPAMI.2010.161 [5] Martin D R, Fowlkes C C, Malik J. Learning to detect natural image boundaries using local brightness, color, and texture cues. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2004, 26(5): 530-549 doi: 10.1109/TPAMI.2004.1273918 [6] Young R A, Lesperance R M. The Gaussian derivative model for spatial-temporal vision: II. Cortical data. Spatial Vision, 2001, 14(3): 321-389 [7] Azzopardi G, Petkov N. A CORF computational model of a simple cell that relies on LGN input outperforms the Gabor function model. Biological Cybernetics, 2012, 106(3): 177-189 doi: 10.1007/s00422-012-0486-6 [8] Grigorescu C, Petkov N, Westenberg M A. Contour detection based on nonclassical receptive field inhibition. IEEE Transactions on Image Processing, 2003, 12(7): 729-739 doi: 10.1109/TIP.2003.814250 [9] Zeng C, Li Y J, Li C Y. Center-surround interaction with adaptive inhibition: a computational model for contour detection. NeuroImage, 2011, 55(1): 49-66 doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.11.067 [10] Yang K F, Li C Y, Li Y J. Multifeature-based surround inhibition improves contour detection in natural images. IEEE Transactions on Image Processing, 2014, 23(12): 5020-5032 doi: 10.1109/TIP.2014.2361210 [11] 廖进文, 范影乐, 武薇, 高云园, 李轶.基于抑制性突触多层神经元群放电编码的图像边缘检测.中国生物医学工程学报, 2014, 33(5): 513-524 doi: 10.3969/j.issn.0258-8021.2014.05.01Liao Jin-Wen, Fan Ying-Le, Wu Wei, Gao Yun-Yuan, Li Yi. Image edge detection based on spike coding of multilayer neuronal population with inhibitory synapse. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2014, 33(5): 513-524 doi: 10.3969/j.issn.0258-8021.2014.05.01 [12] Chen M G, Yan Y, Gong X J, Gilbert C D, Liang H L, Li W. Incremental integration of global contours through interplay between visual cortical areas. Neuron, 2014, 82(3): 682-694 doi: 10.1016/j.neuron.2014.03.023 [13] Freud E, Plaut D C, Behrmann M. `What' is happening in the dorsal visual pathway. Trends in Cognitive Sciences, 2016, 20(10): 773-784 doi: 10.1016/j.tics.2016.08.003 [14] Taylor W R, Vaney D I. Diverse synaptic mechanisms generate direction selectivity in the rabbit retina. The Journal of Neuroscience, 2002, 22(17): 7712-7720 doi: 10.1523/JNEUROSCI.22-17-07712.2002 [15] Bays P M. A signature of neural coding at human perceptual limits. Journal of Vision, 2016, 16(11): 4 doi: 10.1167/16.11.4 [16] Zhu M C, Rozell C J. Visual nonclassical receptive field effects emerge from sparse coding in a dynamical system. PLoS Computational Biology, 2013, 9(8): e1003191 doi: 10.1371/journal.pcbi.1003191 [17] Yu Q, Tang H J, Tan K C, Li H Z. Rapid feedforward computation by temporal encoding and learning with spiking neurons. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2013, 24(10): 1539-1552 doi: 10.1109/TNNLS.2013.2245677 [18] Hu J, Tang H J, Tan K C, Li H Z. How the brain formulates memory: a spatio-temporal model research frontier. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2016, 11(2): 56-68 doi: 10.1109/MCI.2016.2532268 [19] Buonocore A, Caputo L, Pirozzi E, Carfora M F. A leaky integrate-and-fire model with adaptation for the generation of a spike train. Mathematical Biosciences and Engineering, 2016, 13(3): 483-493 doi: 10.3934/mbe.2016002 [20] Muhle-Karbe P S, Duncan J, De Baene W, Mitchell D J, Brass M. Neural coding for instruction-based task sets in human frontoparietal and visual cortex. Cerebral Cortex, 2017, 27(3): 1891-1905 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=9ed89e2bff4ffeffe9386fd3452382c7 [21] Tang J Y, Jimenez S C A, Chakraborty S, Schultz S R. Visual receptive field properties of neurons in the mouse lateral geniculate nucleus. PLoS One, 2016, 11(1): e0146017 doi: 10.1371/journal.pone.0146017 [22] 谢昭, 童昊浩, 孙永宣, 吴克伟.一种仿生物视觉感知的视频轮廓检测方法.自动化学报, 2015, 41(10): 1814-1824 doi: 10.16383/j.aas.2015.c150018Xie Zhao, Tong Hao-Hao, Sun Yong-Xuan, Wu Ke-Wei. Dynamic contour detection inspired by biological visual perception. Acta Automatica Sinica, 2015, 41(10): 1814-1824 doi: 10.16383/j.aas.2015.c150018 [23] 李智勇, 何霜, 刘俊敏, 李仁发.基于蛙眼R3细胞感受野模型的运动滤波方法.自动化学报, 2015, 41(5): 981-990 doi: 10.16383/j.aas.2015.c140810Li Zhi-Yong, He Shuang, Liu Jun-Min, Li Ren-Fa. Motion filtering by modelling R3 cell's receptive field in frog eyes. Acta Automatica Sinica, 2015, 41(5): 981-990 doi: 10.16383/j.aas.2015.c140810 期刊类型引用(3)
1. 程帆，董宇欣. 基于力阻抗模型的上肢康复机器人交互控制系统设计. 计算机测量与控制. 2021(01): 111-114+125 . 
百度学术2. 陈威，陈新度. 基于模糊PID的汽车门框打磨机器人主动柔顺控制系统设计. 现代电子技术. 2021(10): 171-175 . 百度学术3. 刘作军，胡冬，庞爽，张燕. 基于自适应运动学模型的镜像型迭代学习控制. 制造业自动化. 2021(07): 29-33+52 . 百度学术其他类型引用(3)
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