作者：杨旭东,文成林,刘荣利 单位：浙江省机电集团有限公司;浙江大学 出版：《机电工程》2008年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJDGC2008030060 DOC编号：DOCJDGC2008030069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器》PDF+DOC2007年第04期 马静,孙书利 《基于标量加权信息融合的智能故障诊断方法研究》PDF+DOC2015年第07期 王金玉,刘彤军,王涛,周丽丽,杨喆 《多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则》PDF+DOC2004年第05期 孙书利,邓自立 《基于子波变换的多传感器最优信息融合估计》PDF+DOC2012年第06期 柳毅,赵振宇,丁全心,姜兴彤,李建勋 《多传感器分布式信息融合粒子滤波器》PDF+DOC2010年第12期 毛琳,刘胜 《无序量测下的多传感器观测噪声融合估计》PDF+DOC2008年第04期 高蕊,张希彬 《一类多速率多传感器系统的状态融合估计算法》PDF+DOC2007年第02期 闫莉萍,刘宝生,周东华,文成林 《多传感器分布式融合Kalman预报器》PDF+DOC2006年第09期 邓自立,毛琳 《一种阵列式传感器数据融合方法的研究》PDF+DOC2014年第07期 杜胜雪,孔令富,李英伟 《多模型多传感器标量加权信息融合》PDF+DOC2014年第01期 王金玉,何艳,朱国强,周丽丽

    • 在实际的计算机系统中，当观测数据通过网络被传送到远程控制器时，时常发生具有随机性的时滞或观测数据丢失现象。针对这一问题，研究了数据传输具有一步随机延迟的多传感器动态系统的融合估计问题。按照标量加权的线性最小方差信息融合准则，对基于每个单传感器得到的局部最优状态估计进行了融合，得到了全局最优状态估计。最后，给出了仿真例子，证实融合估计的效果在精度上优于基于每个单传感器的估计。

    📙 相关资料

    1. 《随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器》PDF+DOC 应用射影理论，基于奇异系统典范型分解，对带相关噪声的单传感器随机奇异系统，给出一种新的递推滤波器；当系统带有多个传感器时，基于线性最小方差标量加权的分量融合算法，给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得，它只需并行计算一系列标量权重.可改善......
    2. 《基于标量加权信息融合的智能故障诊断方法研究》PDF+DOC 为了满足生产过程中越来越复杂的系统，多传感器逐渐被引入到了故障诊断系统中，多个传感器的应用，使得故障诊断更加及时迅速。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法，对多传感器离散线性随机系统，给出一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器，并在故障诊断中应用，通过仿真例子验证算法的有效性。...
    3. 《多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则》PDF+DOC 用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ，分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ，其中考虑了估计误差之间的相关性 ，推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担 ，可应用于信息融合状态或信号最优估计...
    4. 《基于子波变换的多传感器最优信息融合估计》PDF+DOC 在线性最小方差最优信息融合准则下，提出了一种新的修正加权融合准则。在此基础上，结合子波域多尺度分解理论，构建了子波域多尺度多传感器按修正加权最优信息融合方法。该方法由于采用了修正的加权融合准则和子波域多尺度分解，提高了融合精度，减少了计算负担，便于实际应用。两个典型运动的仿真例子说明了其有效性。...
    5. 《多传感器分布式信息融合粒子滤波器》PDF+DOC 针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题，提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值，再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感器情形相比可提高滤波的精度。...
    6. 《无序量测下的多传感器观测噪声融合估计》PDF+DOC 本文采用直接更新法，给出了噪声相关情况下的各局部传感器观测噪声更新估计算法；给出了观测噪声线性最小方差意义下的最优对角阵加权融合更新估计算法。...
    7. 《一类多速率多传感器系统的状态融合估计算法》PDF+DOC 基于不同传感器以不同采样率对同一目标状态进行观测的多传感器单模型动态系统，该文提出了一种状态融合估计算法。不同传感器之间采样率之比可以是正有理数。该算法不仅具有好的实时性，而且在线性最小方差意义下是最优的。进一步可以证明：融合多个传感器获得的最高采样率下状态的估计值优于单传感器的估计结果，而减少任何......
    8. 《多传感器分布式融合Kalman预报器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，在线性最小方差最优信息融合准则下，对于输入噪声与观测噪声相关且观测噪声相关的多传感器系统，分别提出了按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的3种分布式融合稳态Kalman预报器。其中提出了基于Lyapunov方程的局部预报估值误差方差阵和协方差阵计算公式......
    9. 《一种阵列式传感器数据融合方法的研究》PDF+DOC 提出了一种基于支持度和自适应加权的阵列式传感器数据融合方法。其特点是通过关联融合多组测量信号序列以降低静态数据的随机测量误差。对单传感器测量信号序列，采用支持度方法计算每个测量数据的综合支持度和加权因子，然后对测量信号序列进行加权融合。对阵列式传感器多组测量信号序列，基于单传感器数据融合，利用自适应......
    10. 《多模型多传感器标量加权信息融合》PDF+DOC 随着生产系统越来越复杂，多传感器的应用也越来越广泛。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法，针对多模型多传感器离散线性随机系统，给出了一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器。它只需要计算标量加权系数，可减小在融合中心的计算负担，并通过仿真例子验证算法的有效性。...

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。