《分布式信息融合Wiener反卷积平滑器》PDF+DOC

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2. 《信息融合WIENER信号滤波器》PDF+DOC 利用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型，提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器，给出了计算局部滤波器误差方差和局部滤波器之间协方差的计算公式，它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比，可提高滤波器的精度．一个仿真例子说明其有效性．...
3. 《多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和增广状态空间模型，应用标量加权最优融合准则，对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号，提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器，其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式，它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比，可提高......
4. 《多传感器单通道信息融合Wiener滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号，基于ARMA新息模型，提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器，可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比，可提高滤波精度、算法简单、便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。...
5. 《多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和Lyapunov方程，提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程，可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个仿真例子说明了其有效性。...
6. 《ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器》PDF+DOC 对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型的在线辨识，提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性，且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。...
7. 《两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论，提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积Wiener滤波器，其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式，它可被用于计算最优融合加权系数。一个仿真例子说明了其有效性。...
8. 《两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC 应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，对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统，提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器。它具有渐近最优性。一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。...
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10. 《多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(autoregressive moving average，ARMA)新息模型和增广的状态空间模型，在线性最小方差按标量加权最优融合规则下，对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号，提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误......