《多尺度多速率递归Kalman滤波》PDF+DOC

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2. 《基于多速率传感器动态系统的多尺度递归融合估计》PDF+DOC 该文将基于模型的动态分析方法与具有统计性的多尺度信号变换方法相结合，基于最细尺度上给定的状态模型和不同尺度上给出的多速率传感器动态系统，建立了一组新的多尺度动态模型和多尺度误差模型；利用确立的尺度之间的递归关系，给出了一种新的多尺度递归数据融合估计算法，在最细尺度上获得了状态基于全局信息的融合估计值......
3. 《多传感器单模型动态系统多尺度数据融合》PDF+DOC 利用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ，建立起目标状态基于多源观测信息的多尺度数据融合估计新算法 ，在每个尺度上获得目标状态基于全体细尺度上传感器测量信息的融合估计值 ，此算法可有效地应用于拥有不同采样速率的多传感器动态系统的数据融合估计...
4. 《基于多速率传感器测量数据的剩余寿命预测》PDF+DOC 针对实际工业过程，多传感器测量系统能够有效保证退化状态的监测质量，并为剩余寿命(Remaining Useful Life，RUL)预测提供充分的信息。考虑到性能和费用约束，各个传感器的采样率可能有所不同。为此，建立多速率传感器测量信息下性能退化的状态空间模型，在此基础之上预测系统的剩余寿命。首先利......
5. 《多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合》PDF+DOC 利用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合 ，在不同尺度上拥有对目标状态进行不同描述的多模型动态系统 ，提出多尺度分布式信息融合估计新算法 ，在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值 ，初步解决了多尺度动态模型信息融合问题 ，这些工作丰富和发......
6. 《多传感器单模型动态系统多尺度分布式融合估计(英文)》PDF+DOC 近几年来 ，小波理论和信号的多尺度表示方法都得到了迅速发展 ，并在包括信号处理和图像处理在内的众多领域中得到了成功的应用 ，而在这些领域中 ，目前一个较为活跃的分支是基于小波变换的多尺度表示的统计信号处理 .运用多尺度分析的思想 ，将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合......
7. 《多传感器单模型多尺度平滑融合估计》PDF+DOC 基于多尺度分析思想 ，在对单传感器单模型多尺度平滑估计方法详细研究的基础上 ，提出了多传感器单模型基于多尺度平滑融合估计算法 .得到了中心估计和分布式估计多尺度平滑融合估计算法 ，并相应给出了两种方法的计算机仿真...
8. 《一类多速率传感器动态系统的建模与估计》PDF+DOC 研究了一类时变线性动态系统的多速率多传感器数据融合状态估计问题。首先，在不同传感器以不同采样率对同一目标进行观测的情况下，提出了一种多速率建模方法，该方法可将多采样率的融合估计问题转化为同采样率的状态估计问题。随后，利用Kalman滤波对目标状态进行了在线估计，并利用有反馈分布式融合结构对上述估计进......
9. 《基于多尺度Kalman数据融合滤波》PDF+DOC 本文通过分析基于小波变换的动态系统模型，提出一种基于小波多尺度的Kalman数据滤波方法，本文利用小波的多尺度特点，把初始估计序列多尺度分解，并在不同尺度层上进行Kalman滤波估计，再利用小波重构来融合各层的估计信息，把标准Kalman滤波只在单一尺度和时间轴上对状态估计值和误差协方差进行数据更新......
10. 《多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用》PDF+DOC 针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS/GPS组合导航系统中的实际应用......