《带ARMA有色噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器》PDF+DOC

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2. 《广义系统Kalman融合器的研究》PDF+DOC 研究带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统，根据Kalman滤波方法和白噪声估计理论，在线性最小方差信息融合准则下，应用奇异值分解和增广状态空间模型，为了提高融合器的精度，提出了按矩阵加权降阶稳态广义Kalman融合器，可统一处理稳态滤波、平滑和预报问题，可减少计算负......
3. 《广义系统多传感器信息融合Kalman状态预报器》PDF+DOC 研究了广义离散随机线性系统的多传感器信息融合状态估计问题。依据Kalman滤波理论，在线性最小方差信息融合准则下，推导出广义系统分别按矩阵、对角阵和标量加权的三种多传感器信息融合Kalman预报器，并给出了两个广义子系统之间的预报误差互协方差阵的计算公式。仿真说明，融合后的Kalman预报器的精确度......
4. 《复杂有色噪声广义系统信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 针对带复杂有色噪声的线性广义系统，提出了矩阵加权融合稳态Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统滤波问题转化为两个正常子系统滤波问题。通过状态增广与量测变换法将有色过程噪声、有色量测噪声化为白噪声，因此问题转化为带相关白噪声正常系统Kalman预报问题。基于线性最小方差意义与矩阵加权融合准则得......
5. 《两传感器广义系统信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 基于矩阵理论和时域上的Kalman滤波理论，针对两传感器广义离散随机线性系统进行研究，运用矩阵约当分解，将一类广义系统化为正常系统，并利用标量加权准则下的最优信息融合Kalman滤波理论，给出一类两传感器广义系统Kalman信息融合滤波器，同单传感器情形相比，可大大提高滤波精度，具有实际应用价值。...
6. 《Wiener滤波,Kalman滤波和信息融合滤波理论研究进展》PDF+DOC 综述最优和自校正滤波的一种新的方法论——现代时间序列分析方法，其中给出了同Wiener滤波方法和Kalman滤波方法的比较，并且综述了近20年来由作者分别基于Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法关于Wiener滤波、Kalman滤波和信息融合滤波理论的研究进展，其中包括一系列新方法、新理论和新......
7. 《带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器》PDF+DOC 对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器为广义离散随机线性系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题。为了提高精度，采用Kalman滤波方法，在线性最小方差按块对角阵最优加权融合准则下，给出了按矩阵加权解耦的分布式Kalma......
8. 《带有色观测噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器》PDF+DOC 对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统，应用奇异值分解，并通过对观测方程的状态变换，将其变换为带相关噪声的2个降阶多传感器子系统；应用Kalman滤波方法，在线性最小方差加权融合准则下，给出按块对角阵标量加权融合降阶广义Kalman平滑器.MonteCarlo仿真结果表明该方法的有......
9. 《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......
10. 《多传感器ARMA信号加权融合Kalman滤波器》PDF+DOC 对带观测滞后和有色观测噪声的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号，提出一种反卷积加权融合Kalman滤波方法，其特点是将信号滤波问题转换为反卷积估计问题，并将观测滞后嵌入到反卷积模型中。仿真例子说明，按标量加权融合算法的精度高于每个局部滤波器的精度，说明了算法的有效性。...