《推广的Pei-Radman特殊矩阵求逆及其应用》PDF+DOC

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2. 《一种不被重视的自适应波束形成的算法》PDF+DOC 一、引言有许多完全不同的算法可以用于自适应波束形成，但大部分文献处理的是梯度下降(GD)算法。梯度下降算法的特点、稳定性以及性能是大家所熟知的。本文强调 Woodbury 恒等(WI)算法。这个名字起因于该算法用了 Woodbury 恒等式(矩阵求逆的辅助定理)。用到 GD 算法...
3. 《分布参数系统中传感器位置的优化》PDF+DOC 针对实际工程问题中的分布参数系统输出和状态检测传感器存在观测噪声的情况，提出了一种基于信息矩阵行列式的优化算法，得到分布参数系统检测传感器的最佳位置配置，同时获得系统状态的最优估计.该算法通过对分布参数进行参数辨识，得到信息矩阵，利用其行列式优化传感器的位置配置.仿真结果表明了该方法的有效性，对分布......
4. 《相关观测噪声的加权观测融合UKF滤波器》PDF+DOC 对于具有相同观测方程，相关观测噪声的非系统，应用无迹卡尔曼滤波器(UKF)，以及加权最小二乘(WLS)法，提出了加权观测融合UKF滤波算法.该算法具有全局最优性，且没有增加观测系统的维数，进而没有增加系统的计算负担.一个带有相关观测噪声的两传感器非线性系统的仿真例子说明了该融合算法的有效性及等价性。...
5. 《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......
6. 《基于噪声随机模型的加权观测融合方法》PDF+DOC 信息融合技术中，在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下，可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响，得到最优加权观测融合方程，从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况，观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法，求解出各局部传感器有色观测噪......
7. 《带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器》PDF+DOC 对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统，利用相关方法，得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型，提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器，避免了求解Lyapunov和Ricca-ti方程，减少了计算负担，适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA......
8. 《带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器》PDF+DOC 对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统，利用相关方法，提出了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型，提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器，避免了求解Lyapunov和Riccati方程，减少了计算负担，适于实时应用。利用动态误差系统分......
9. 《相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性》PDF+DOC 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统，用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器，它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器，证明了在相同初值下，它们在数值上恒等于相应的集中式观测融合Kalman估值器，因而具......
10. 《基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性》PDF+DOC 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统，用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法，可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法，因而具有渐近全局最优性，且可显著减少计算负担。两个跟踪......