《多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器》PDF+DOC 基于Kalman滤波，应用加权观测融合方法，对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号，提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比，不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器，而且明显减小计算负担，便于实时应用......
2. 《多传感器全局最优观测融合白噪声反卷积滤波器》PDF+DOC 白噪声反卷积问题在石油地震勘探中具有重要的应用背景。利用Kalman滤波方法提出了多传感器最优观测加权融合白噪声反卷积Wiener滤波器。同集中式和分布式融合方法相比，不仅可得到全局最优白噪声融合估值器，而且可显著地减小计算负担，便于实时应用。一个四传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加......
3. 《多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器》PDF+DOC 利用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比，不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器，而且可显著地减小计算负担，便于实时应用。一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子......
4. 《多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器》PDF+DOC 利用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法，提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器。同集中式和分布式融合方法相比，不仅可得到全局最优白噪声融合估值器，而且可显著地减小计算负担，便于实时应用。一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估......
5. 《多传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器》PDF+DOC 基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论，在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下，提出了带相关噪声系统多传感器信息融合白噪声反卷积滤波器.提出了各传感器滤波误差之间的协方差阵计算公式，可用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比，可提高融合滤波精度.它可减少在线计算负担，便于实时应用.它可应用于......
6. 《多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器》PDF+DOC 应用Kalman滤波方法，对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号，基于Riccati方程，在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下，提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程，可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比，可提高......
7. 《两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型，对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统，提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器。它具有渐近最优性。一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。...
8. 《不受约束的全局最优加权观测融合估计》PDF+DOC 利用矩阵满秩分解方法，基于加权最小二乘理论提出了一种不受各传感器观测阵是否相同、观测噪声是否相关约束限制的加权观测融合估计算法。证明了其估计结果每时刻恒同于集中式融合Kalman估计结果，因而具有全局最优性，且可明显减小计算负担，便于实时应用。通过对GPS目标跟踪系统的两种方案进行仿真说明了它的功能......
9. 《多传感器观测滞后系统分布式融合Wiener滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报器和白噪声估值器。推得了任两个带观测滞后传感器子系统之间的不同步预报误差......
10. 《多传感器分布式融合白噪声反卷积滤波器》PDF+DOC 基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论，在按矩阵加权线性最小方差最优融合准则下，提出了带ARMA有色观测噪声系统的多传感器分布式融合白噪声反卷积滤波器，其中推导出用Lyapunov方程计算最优加权的局部估计误差互协方差公式。与单传感器情形相比，可提高融合估值器精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。......