《分布式系统中H_∞滤波的最优融合》PDF+DOC

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2. 《一类噪声相关系统的新型序贯融合滤波》PDF+DOC 提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法，有效地解决了多传感器系统中观测噪声与过程噪声两步相关及观测噪声之间两步相关的问题.算法主要基于正交变换的思想，首先经过两次等价的改写观测方程，去除噪声之间的相关性，然后用序贯滤波的思想，依次处理到达融合中心的等价观测信息，从而得到一种新型序贯式融合滤波算法.同时......
3. 《过程噪声对融合航迹性能的影响》PDF+DOC 本文研究动态系统过程噪声对航迹统计距离和状态融合估计性能的影响。由过程噪声产生的航迹互协方差矩阵的运算量较大，甚至占到航迹融合总运算量的一半，所以在实现系统时应尽量避免互协方差矩阵的在线计算。文中估计并比较了互协方差矩阵、统计距离及状态融合估计的运算量，仿真研究了观测噪声对航迹统计距离和状态融合估计......
4. 《有色观测噪声条件下的分布式Kalman最优融合》PDF+DOC 传统分布式Kalman融合算法通常假定观测噪声是白噪声，在有色观测噪声条件下将导致系统性能的降低，而白化有色观测噪声会加剧传感器估计误差的相关性，对这种相关性的处理是分布式Kalman融合的难点。提出了一种基于有色观测噪声多传感器系统的分布式Kalman最优融合算法，将系统状态分解为不相关的两部分，......
5. 《通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计》PDF+DOC 研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计问题，其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信.首先，提出了一种周期性分组传输的通信策略，并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散周期子系统模型.其次，每个子系统根据最新测量信息的更新时刻，选择相应的Ka......
6. 《多维位置数据最优融合方法》PDF+DOC 本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法．这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法．每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计，把这些估计融合为一个最优估计，即传感器系统的估计．...
7. 《常规多传感器系统的分布检测融合方法研究》PDF+DOC 着重研究多传感器分布检测系统中融合中心的各种信息融合方法，包括“and”、“or”逻辑、表决融合规则和基于最小错误概率准则的一般融合方法。最后对各种融合方法进行了仿真比较。...
8. 《基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法》PDF+DOC 文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合，提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先，用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后，用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明：基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于......
9. 《样本均值随机加权估计数据融合方法研究》PDF+DOC 将一种新兴的随机加权估计方法应用于多传感器数据融合，提出了一种将多源信息综合处理的随机加权数据融合方法。该方法依据极大似然原理，将来自不同总体(均值相同，方差不同)的随机样本进行有效融合，得到了新的总体均值估计量，从而消除了低精度检测结果的干扰，提高了综合检测结果的精度。提出了一种基于随机加权估计的......
10. 《单步延迟无序量测滤波算法的最优性分析》PDF+DOC 不同的通信时间延迟和量测预处理时间，导致在实际的集中式多传感器融合跟踪系统中，常会出现多传感器量测数据不能按正常时序到达中心处理器的无序量测(OOSM)现象，中心处理器处理这类无序量测数据时将遇到负时间更新问题.针对单步延迟无序量测更新问题，从理论上分析了Bar-Shalom提出的A1算法的最优性，......