《信息融合稳态最优Kalman平滑器》PDF+DOC

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2. 《两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器》PDF+DOC 应用Kalman滤波方法 ，基于Riccati方程 ，对于带相关噪声的系统 ，在线性最小方差融合准则下 ，提出了两传感器按矩阵加权信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器 ，给出了最优加权阵和最小融合预报误差方差阵的具体计算公式。同单传感器情形相比 ，可提高预报器的精度。一个跟踪系统的仿真例子说明......
3. 《两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，基于Riccati方程，提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比，可减少计算负担，与单传感器情形相比，提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性。...
4. 《多模型多传感器信息融合Kalman平滑器》PDF+DOC 基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法，对多模型多传感器离散线性随机系统，给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数，可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时，又给出了标量加权信息融合稳态平滑器，它计算量小，便于实时应用.并给出了两个子系统之间......
5. 《通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计》PDF+DOC 研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计问题，其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信.首先，提出了一种周期性分组传输的通信策略，并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散周期子系统模型.其次，每个子系统根据最新测量信息的更新时刻，选择相应的Ka......
6. 《快速信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，在标量加权线性最小方差融合准则下，提出一种多传感器快速信息融合稳态Kalman滤波器.基于ARMA新息模型计算稳态Kalman滤波器增益，提出了计算传感器之间的滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程，它可用迭代法求解，并证明了迭代解的指数收敛性.与基于Riccati......
7. 《基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器》PDF+DOC 应用Kalman滤波方法，在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下，提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵，提出了计算局部滤波误差互协方差阵的公式.同单传感器情形相比，可提高估计精度.一个带三传感器......
8. 《带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器》PDF+DOC 应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法，和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法，对带位置和速度观测的两传感器系统，在线性最小方差信息融合准则下，分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器，其中，按标量加权可明显减少计算负担，便于实时应用。一个仿......
9. 《多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC 提出一种新的标量加权多传感器线性最小方差意义下的最优信息融合准则.该准则考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量系数，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算量，便于实时应用.运用稳态Kalman滤波理论，基于该融合准则，给出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器.在所有局部滤波器达到稳态......
10. 《自校正信息融合Kalman平滑器》PDF+DOC 对含未知噪声统计的多传感器系统，用现代时间序列分析方法，基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组，得到了噪声统计的在线估值器，进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正信息融合Kalman平滑器，提出了一种按实现收敛性新概念，证明了自校正Kalman融合器按实......