《多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器》PDF+DOC

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2. 《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......
3. 《多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC 基于Kalman滤波方法，应用加权观测融合方法，提出了全局最优观测融合Wiener反卷积滤波器。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反卷积滤波器，而且明显减小计算负担，便于实时应用。一个四传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。...
4. 《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。......
5. 《时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器》PDF+DOC 白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统，应用Kalman滤波方法，基于加权最小二乘法，提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli-Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子......
6. 《基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器》PDF+DOC 应用Kalman滤波方法 ，基于Riccati方程 ，在线性最小方差最优信息融合准则下 ，提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器。同单传感器情形相比 ，可提高滤波精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个信息融合Bernoulli Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性...
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8. 《传感器带未知输入的离散随机线性系统的分布式融合滤波》PDF+DOC 对传感器含未知输入和带相关噪声的离散随机线性系统，在没有未知输入的任何先验信息的情况下，设计了线性最小方差无偏状态滤波器。当系统带有多个传感器时，推得了任两个传感器子系统的滤波误差的互协方差阵。进而基于多传感器线性最小方差标量加权融合算法，给出了标量加权分布式融合状态滤波器。仿真研究验证了其有效性。...
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. 《自适应Kalman滤波在多传感器数据融合中应用》PDF+DOC 文中介绍基于白噪声滤波器和平滑器的改进的Sage和Husa噪声统计估值器及相应的自适应Kalman滤波器，可处理未知常的和时变的噪声统计估计问题。仿真结果验证了改进滤波器在精度和收敛速度上的优越性。...