《有丢包的随机不确定参数系统的最优融合滤波》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《离散随机奇异系统的最优融合全阶状态估值器》PDF+DOC 研究带多传感器和相关观测噪声的离散随机奇异系统的分布式融合状态估计问题.核心思想是将带多传感器的随机奇异系统转化为一个等价的非奇异系统组.在得到局部非奇异系统的状态估计后，利用线性最小方差意义下的最优加权融合算法，得到原系统的全阶最优融合滤波器和平滑器.仿真算例表明，融合估值器优于每个局部估值器。...
2. 《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......
3. 《通信受限下网络化多传感器系统序贯卡尔曼滤波加权融合》PDF+DOC 针对通信受限下网络化多传感器系统难以实时滤波的问题，提出实时序贯滤波融合方法和故障诊断方法.首先基于周期性分组传输通信策略，采用序贯卡尔曼滤波方法，对当前时刻访问融合中心的传感器组进行局部滤波，并导出剩余传感器组的最优局部估计，进而得到线性最小方差意义下的最优融合估计.利用残差加权平方和方法对发生故......
4. 《带相关噪声的多传感器系统的融合滤波器》PDF+DOC 研究了带有有限步自相关过程噪声和纵向相关噪声的多传感器网络化系统的分布式信息融合滤波问题。设计出单传感器子系统滤波，推导出任意两个子系统滤波误差协方差阵，最后仿真例子说明了算法的有效性。...
5. 《信息融合WIENER信号滤波器》PDF+DOC 利用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型，提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器，给出了计算局部滤波器误差方差和局部滤波器之间协方差的计算公式，它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比，可提高滤波器的精度．一个仿真例子说明其有效性．...
6. 《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。...
7. 《多传感器单通道信息融合Wiener滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号，基于ARMA新息模型，提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器，可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比，可提高滤波精度、算法简单、便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。...
8. 《ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器》PDF+DOC 对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型的在线辨识，提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性，且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。...
9. 《多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和增广状态空间模型，应用标量加权最优融合准则，对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号，提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器，其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式，它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比，可提高......
10. 《自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性》PDF+DOC 对带未知噪声统计的多传感器系统，用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器，并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间序列分析方法，基于滑动平均(MA)新息模型的辨识，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正分量解耦融合Wiener滤波器，并用动态误差系统分析(DE......