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带不同时滞的单通道ARMA信号加权融合反卷积Wi...  CNKI文献

对带不同的时滞、不同的有色观测噪声和白噪声的ARMA信号,文章根据模型转换算法,推导出相应的反卷积Wiener滤波器,通过计算互协方差阵得到加权阵,采用标量加权得到单通道ARMA信号的最优标量加权

孙赫 王稳稳... 《现代信息科技》 2022年03期 期刊

关键词: 多传感器信息融合 / 时滞 / 有色噪声 / 反卷积Wiener滤波方法

下载(0)| 被引(0)

不确定信号系统鲁棒观测融合Kalman预报器  CNKI文献

对于带不确定噪声方差的多传感器单通道自回归滑动平均(ARMA)信号系统,当观测噪声中包含白噪声和一个自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声时,通过增广状态方法把ARMA信号系统模型转化为状...

陶贵丽 刘文强... 《系统科学与数学》 2017年04期 期刊

关键词: 多传感器信息融合 / 鲁棒 / 加权观测融合 / Lyapunov方程方法

下载(54)| 被引(3)

多传感器ARMA信号自校正加权信息融合Wiener滤...  CNKI文献

本文对于含有未知模型参数和噪声统计的ARMA模型信号,运用现代时间序列分析方法,在递推增广最小二乘法的基础上,对ARMA新息模型参数进行在线辨识,辨识得到未知模型参数。噪声统计的在线估计是通过求...

廖维国 《电子技术与软件工程》 2015年22期 期刊

关键词: 多传感器信息融合 / 新息模型 / 自校正信息融合 / Wiener滤波器

下载(37)| 被引(1)

多传感器ARMA信号加权融合Kalman滤波器  CNKI文献

对带观测滞后和有色观测噪声的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,提出一种反卷积加权融合Kalman滤波方法,其特点是将信号滤波问题转换为反卷积估计问题,并将观测滞后嵌入到反卷积模型...

封文清 杜鑫龙... 《黑龙江大学自然科学学报》 2013年04期 期刊

关键词: 多传感器信息融合 / 时滞 / 有色噪声 / 反卷积Kalman滤波方法

下载(112)| 被引(3)

带观测滞后的ARMA信号最优融合反卷积滤波器  CNKI文献

多传感器信息融合也称作多传感器数据融合或多源信息融合多传感器信息融合的目的是利用来自多传感器的观测信息,得到系统状态最优融合估计。信息融合是对多...

封文清 导师:邓自立 黑龙江大学 2013-04-15 硕士论文

关键词: 多传感器信息融合 / ARMA信号 / 时滞 / 反卷积

下载(89)| 被引(0)

基于现代时间序列分析方法的信息融合反卷积滤波器  CNKI文献

多传感器信息融合技术作为快速发展的边缘学科,其使用多个传感器同时对同一目标进行测量,避免了在单个传感器测量时,所造成的局限性和不可靠性,得到更加精确的信息信息融合得到了...

孙赫 导师:邓自立 黑龙江大学 2013-03-28 硕士论文

关键词: 多传感器信息融合 / ARMA信号 / 反卷积 / Wiener滤波器

下载(136)| 被引(2)

最优和自校正多传感器加权观测融合卡尔曼滤波...  CNKI文献

随着科学技术的飞速发展,多传感器信息融合技术已经广泛应用到现代军事、工业、交通和金融等领域。将多传感器信息融合技术和状态估计技术相结合产生了多传感器信息融合状态估计理论,它研究最优和自...

冉陈键 导师:邓自立 黑龙江大学 2011-05-28 博士论文

关键词: 多传感器信息融合 / 加权观测融合 / 自校正Kalman估值器 / 收敛性分析

下载(505)| 被引(8)

多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波...  CNKI文献

对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息

揭慧 张明波... 《科学技术与工程》 2011年03期 期刊

关键词: 多传感器信息融合 / 分布式融合 / 自校正Kalman滤波器 / 收敛性

下载(189)| 被引(5)

不确定观测多传感器ARMA信号信息融合估计  CNKI文献

信号处理问题在通信科控制领域都有广泛的应用.ARM A (autoregressive mov-ing average)信号在系统建模,时间序列分析,系统预报与反卷积等问题中有广泛的应用背景.然而实际当中传感器由于硬件设施老...

鄢守玮 导师:孙书利 黑龙江大学 2010-05-03 硕士论文

关键词: 不确定观测 / ARMA信号 / 射影理论 / 分布式融合估计

下载(189)| 被引(2)

多传感器伴随形系统自校正信息融合滤波器及其...  CNKI文献

多传感器信息融合(也称多源信息融合多传感器数据融合)是一门新兴学科,它涉及到自动控制理论、计算机科学、数学、军事科学、人工智能、通信技术、电子技术等多学科交叉。广泛应用于国防、...

王伟 导师:邓自立 黑龙江大学 2010-04-19 硕士论文

最优和自校正多传感器观测融合滤波方法和算法...  CNKI文献

随着计算机技术、通信技术、微电子技术、精密机械制造技术以及控制技术的飞速发展,各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量涌现。在多传感器系统中,由于信息表现出形式多样、数量巨大、关系复杂以...

高媛 导师:邓自立 黑龙江大学 2010-04-01 博士论文

最优和自校正多传感器信息融合白噪声反卷积估值器  CNKI文献

随着信息时代的到来,多传感器信息融合因其能有效地提高和优化基于单传感器的估计、识别或决策(控制)性能而得到了日趋广泛的重视和应用,其应用领域遍及军事和民用领域的方方面面。作为其中的一个分...

孙小君 导师:邓自立 黑龙江大学 2010-03-01 博士论文

关键词: 多传感器信息融合 / 自校正融合器 / 白噪声反卷积 / 渐近全局最优性

下载(416)| 被引(2)

多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器  CNKI文献

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...

毛琳 邓自立 《计算机工程与应用》 2009年30期 期刊

基于ARMA新息模型的自校正信息融合滤波器  CNKI文献

多传感器信息融合估计作为多源信息综合处理的一项新技术,使用多个传感器对同一目标进行检测,避免了单个传感器的局限性,可以提供更加全面准确的信息,进而合成来自这个目标的多源

王伟玲 导师:邓自立 黑龙江大学 2009-04-20 硕士论文

带观测时滞的多传感器多通道ARMA信号信息融合...  CNKI文献

对带观测时滞的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,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加权融合准则下,提出了按矩阵、按对角阵和按标量加权三种分布式最优信息融合Wiener滤波器,可...

孙小君 邓自立 第二十七届中国控制会议论文集 2008-07-16 中国会议

关键词: 多传感器信息融合 / 加权融合 / 时滞观测 / 多通道ARMA信号

下载(51)| 被引(1)

基于现代时间序列分析方法的观测融合Kalman滤波器与...  CNKI文献

多传感器信息融合滤波的目的是基于每个传感器提供的关于系统状态或信号的观测信息或局部估计信息,在某种最优融合准则下,得到系统状态或信号融合估计,融合...

惠玉松 导师:邓自立 黑龙江大学 2008-05-10 硕士论文

关键词: 多传感器信息融合 / 加权观测融合 / Kalman滤波器 / Wiener滤波器

下载(383)| 被引(6)

带不同局部模型系统Wiener状态融合器及其应用  CNKI文献

多传感器信息融合也称多传感器数据融合,是指对来自多个传感器的数据进行多方面和多层次的处理,从而产生新的有意义的信息,而这种新信息是任何单一传感器所无法获得的。它...

杨立新 导师:邓自立 黑龙江大学 2008-04-28 硕士论文

ARMA信号分布式信息融合估计  CNKI文献

信号处理问题在通信和控制方面都有广泛的应用。ARMA(autoregressive moving average)信号可广泛应用于时间序列分析、系统建模、反卷积和系统预报等领域。信号估计可作为状态估计的一种特殊...

陈卓 导师:孙书利 黑龙江大学 2008-04-28 硕士论文

关键词: ARMA信号 / 多传感器信息融合 / Kalman估值器 / 反卷积

下载(227)| 被引(4)

最优加权观测融合状态估值器及其应用  CNKI文献

近年来,随着计算机技术、通讯技术的发展,多传感器信息融合技术得到了迅速发展,并成为当前信息处理领域一个十分活跃的研究热点。多传感器信息融合滤波的目的是:基于由每个传感器得到的关于系...

顾磊 导师:邓自立 黑龙江大学 2008-04-21 硕士论文

关键词: 多传感器信息融合 / 加权观测融合 / Kalman滤波 / Wiener滤波

下载(149)| 被引(1)

自校正观测融合解耦Wiener状态估值器及其应用  CNKI文献

从20世纪70年代起,一个新兴学科—多传感器信息融合(Multisensor Information Fusion)便迅速地发展起来,并在现代C3I系统中和各种武器平台上得到了广泛的应用。信息融合作为一门跨学科的综合信息处...

陈红 导师:邓自立 黑龙江大学 2008-04-04 硕士论文

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