《自校正集中式融合信息滤波器》PDF+DOC

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2. 《两传感器自校正信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识，对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统，提出了自校正信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性。一个仿真例子说明了其有效性。...
3. 《带未知有色观测噪声的自校正融合Kalman滤波器》PDF+DOC 对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统，未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中，得出了自校正解耦融合Kalman滤波器，并用动态方差误差系统分析(DVESA)和动态误差分析(DE......
4. 《隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器》PDF+DOC 对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统，利用多个结构相同但精度不同的传感器进行观测，各观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列，利用各组白噪声的相关函数阵解矩阵方程组，可解得各传感器观测噪声方差Ri.通过状态方程和观测方程以及观测噪声估值，可求得ΓQwΓT的估计，进而得到隐式自校正加权观测融合Kal......
5. 《降低雷达瞄准误差的离散扩展卡尔曼滤波器》PDF+DOC 随着离散目标模型和离散卡尔曼滤波器的发展，新近提出的降低雷达系统目标闪烁误差的方法得到进一步改善.本文介绍了说明离散卡尔曼滤波器的模拟结果，并研究这种方法的有效范围.离散卡尔曼滤波器的主要优点是可以在雷这的数据处理机中以软件来实现，比连续时间滤波器有更好的灵活性。...
6. 《含未知参数的自校正融合Kalman滤波器及其收敛性》PDF+DOC 对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统，基于分量按标量加权最优融合准则，提出了自校正解耦融合Kalman滤波器，并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis，DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用，对带有色和白色观测噪声的多传感器多维自回归(......
7. 《基于强跟踪滤波的传感器故障诊断的改进方法》PDF+DOC 针对基于强跟踪卡尔曼滤波的传感器故障诊断方法中存在的滤波稳定性差、估计精度低的缺点，提出了双滤波器的方法。一个滤波器的量测噪声方差和系统噪声方差均大于实际值，它对故障的估计精度较低，但跟踪速度较快；另一个滤波器的算法中的量测噪声方差大于实际值，它对故障的估计精度较高，但跟踪速度较慢，正好与前者形成互......
8. 《多模自适应滤波算法的性能改进方法》PDF+DOC 多模自适应滤波算法基于已知的故障情况设计出一组卡尔曼滤波器预测系统对给定输入的响应，根据卡尔曼滤波器的预测输出和系统的测量值确定各滤波器的残差，从而检测出系统是否发生故障及其故障类型。采用传统的多模自适应滤波算法检测故障时会有一定的时间延迟，不利于系统故障的实时检测，因此提出了几种减少多模自适应算法......
9. 《带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其全局最优性》PDF+DOC 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统，用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法，可处理状态、白噪声和信号融合滤波、平滑、预报问题。基于稳态信息滤波器证明了它完全功能等价于集中式观测融合稳态Kalman滤波算法，因而它具有渐近......
10. 《具有随机采样特性的网络化系统H_∞滤波》PDF+DOC 研究一类具有随机采样特性的网络化系统H∞滤波问题.通过将传感器的随机采样过程建模成马尔可夫链，将数据量化作用转化为模型的参数不确定性，并用二值随机变量描述丢包过程，从而用一个多随机变量的马尔可夫不确定性模型来描述滤波误差系统.应用Lyapunov稳定性理论和随机系统分析方法，导出了滤波误差系统随机稳......