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带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
被引量:
1
1
作者
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009年第12期3186-3193,共8页
对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时...
对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性。
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关键词
加权观测融合
自校正
kalman
滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
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职称材料
带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
2
作者
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009年第7期1669-1677,共9页
对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccat...
对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
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关键词
加权观测融合
自校正
kalman
滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
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职称材料
带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器
3
作者
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009年第7期1823-1829,1832,共8页
对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器,避免了求解Lyapunov和Ricca-ti方程,减少了...
对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器,避免了求解Lyapunov和Ricca-ti方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合Wiener滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优观测融合Wiener滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
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关键词
加权观测融合
自校正Wiener滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
下载PDF
职称材料
题名
带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
被引量:
1
1
作者
高媛
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2009年第12期3186-3193,共8页
基金
国家自然科学基金(60874063)
黑龙江省教育厅科学技术项目(11521124)
黑龙江省电子工程重点实验室项目(DZZD2006-16)资助
文摘
对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性。
关键词
加权观测融合
自校正
kalman
滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
Keywords
weighted measurement fusion self-tuning kalman filter convergence dynamic error system analysis method modem time series analysis method
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
带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
2
作者
高媛
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2009年第7期1669-1677,共9页
基金
国家自然科学基金(60874063)
黑龙江省教育厅科学技术项目(11521124)
黑龙江省电子工程重点实验室项目(DZZD2006-16)资助
文摘
对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
关键词
加权观测融合
自校正
kalman
滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
Keywords
weighted
measurement
fusion
self-tuning
kalman
filter
convergence
dynamic
error
system
analysis
method
modern
time
series
analysis
method
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
带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器
3
作者
高媛
邓自立
机构
黑龙江大学自动化系
出处
《科学技术与工程》
2009年第7期1823-1829,1832,共8页
基金
国家自然科学基金(60874063)
黑龙江省教育厅科学技术项目(11521124)
黑龙江省电子工程重点实验室项目(DZZD2006-16)资助
文摘
对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器,避免了求解Lyapunov和Ricca-ti方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合Wiener滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优观测融合Wiener滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性。
关键词
加权观测融合
自校正Wiener滤波器
收敛性
动态误差系统分析(DESA)方法
现代时间序列分析方法
Keywords
weighted
measurement
fusion
self-tuning
Wiener
filter
convergence
dynamic
error
system
analysis
method
modern
time
series
analysis
method
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
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被引量
操作
1
带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009
1
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职称材料
2
带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009
0
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职称材料
3
带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器
高媛
邓自立
《科学技术与工程》
2009
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