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信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器
被引量:
1
1
作者
高媛
王欣
+2 位作者
毛琳
梁佐江
邓自立
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2005年第3期346-349,共4页
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差信息融合准则下,提出了两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.同单传感器情形相比,可提高预报精度.一个雷达跟踪系统...
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差信息融合准则下,提出了两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.同单传感器情形相比,可提高预报精度.一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
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关键词
信息融合状态估计
超前k步最优融合Kalman
预报
器
wiener预报器
Kalman滤渡方法
下载PDF
职称材料
自校正解耦信息融合Wiener状态预报器
被引量:
1
2
作者
邓自立
李春波
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期805-809,共5页
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信...
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信息融合Wiener状态预报器,实现了状态分量的自校正解耦局部Wiener预报器和自校正解耦融合Wiener预报器。用动态误差系统稳定性分析方法证明了该预报器的收敛性,即若滑动平均新息模型参数估计是一致的,将收敛于噪声方差阵已知时的最优解耦信息融合Wiener状态预报器。一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
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关键词
多传感
器
信息融合
解耦融合
时间序列
滑动平均新息模型
系统辨识
噪声方差阵
wiener预报器
收敛性
下载PDF
职称材料
自校正解耦融合Wiener状态预报器
3
作者
刘金芳
张鹏
+1 位作者
贾文静
邓自立
《科学技术与工程》
2007年第6期948-954,共7页
对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了...
对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦信息融合Wiener状态预报器。它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器。证明了它的收敛性和渐近最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
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关键词
多传感
器
信息融合
解耦融合
ARMA新息模型
辨识
自校正
wiener预报器
收敛性
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职称材料
自校正观测融合解耦Wiener状态预报器
被引量:
1
4
作者
陈红
邓自立
《科学技术与工程》
2007年第24期6285-6290,共6页
对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按...
对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
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关键词
多传感
器
信息融合
加权观测融合
自校正解耦融合
wiener
状态
预报
器
收敛性
现代时间序列分析方法
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职称材料
题名
信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器
被引量:
1
1
作者
高媛
王欣
毛琳
梁佐江
邓自立
机构
黑龙江大学电子工程学院
出处
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2005年第3期346-349,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60374026)
黑龙江省自然科学基金资助项目(F01-15)
黑龙江大学青年科学基金资助项目(QL200412)
文摘
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差信息融合准则下,提出了两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.同单传感器情形相比,可提高预报精度.一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
关键词
信息融合状态估计
超前k步最优融合Kalman
预报
器
wiener预报器
Kalman滤渡方法
Keywords
information fusion state estimation
k-step-ahead optimal fusion Kalman predictor
wiener
predictor
Kalman filtering method
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
自校正解耦信息融合Wiener状态预报器
被引量:
1
2
作者
邓自立
李春波
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期805-809,共5页
基金
国家自然科学基金(60374026)
黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助课题
文摘
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信息融合Wiener状态预报器,实现了状态分量的自校正解耦局部Wiener预报器和自校正解耦融合Wiener预报器。用动态误差系统稳定性分析方法证明了该预报器的收敛性,即若滑动平均新息模型参数估计是一致的,将收敛于噪声方差阵已知时的最优解耦信息融合Wiener状态预报器。一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
关键词
多传感
器
信息融合
解耦融合
时间序列
滑动平均新息模型
系统辨识
噪声方差阵
wiener预报器
收敛性
Keywords
multisensor information fusion
decoupled fusion
time series
moving average innovation model
identification
noise variance matrices
wiener
predictor
convergence
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
自校正解耦融合Wiener状态预报器
3
作者
刘金芳
张鹏
贾文静
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2007年第6期948-954,共7页
基金
国家自然科学基金(60374026)
黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
文摘
对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦信息融合Wiener状态预报器。它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器。证明了它的收敛性和渐近最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
关键词
多传感
器
信息融合
解耦融合
ARMA新息模型
辨识
自校正
wiener预报器
收敛性
Keywords
multisensor information fusion decoupled fusion ARMA innovation model identification self-tuning
wiener
predictor convergence
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
自校正观测融合解耦Wiener状态预报器
被引量:
1
4
作者
陈红
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2007年第24期6285-6290,共6页
基金
国家自然科学基金(60374026)资助
文摘
对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
关键词
多传感
器
信息融合
加权观测融合
自校正解耦融合
wiener
状态
预报
器
收敛性
现代时间序列分析方法
Keywords
multisensor information fusion
wiener
state predictor convergence modern weighted measurement fusion time series analysis method self-tuning decoupled fusion
分类号
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器
高媛
王欣
毛琳
梁佐江
邓自立
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2005
1
下载PDF
职称材料
2
自校正解耦信息融合Wiener状态预报器
邓自立
李春波
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2007
1
下载PDF
职称材料
3
自校正解耦融合Wiener状态预报器
刘金芳
张鹏
贾文静
邓自立
《科学技术与工程》
2007
0
下载PDF
职称材料
4
自校正观测融合解耦Wiener状态预报器
陈红
邓自立
《科学技术与工程》
2007
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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