《对于带未知有色观测噪声的反卷积系统的信息融合辨识》PDF+DOC

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2. 《对于在噪声环境下的反卷积系统的多传感器信息融合辨识算法》PDF+DOC 对于一个在噪声环境下的反卷积系统，当噪声为未知白噪声时，提出了一种多传感器信息融合辨识算法。该算法的核心是依次使用递推增广最小二乘法、相关函数法和Gevers-Wouters算法。使用该算法可以得到对系统未知参数和未知噪声的局部和融合估计，并且证明了辨识的收敛性。用Matlab软件对一个例子进行仿真......
3. 《对于一个带未知观测噪声的反卷积系统的信息融合估计算法》PDF+DOC 对于一个带未知观测噪声的反卷积系统，在部分参数未知的前提下，提出了一种信息融合估计算法。使用该算法可首先得到对未知参数的无偏融合估计，并可得到对未知观测噪声的无偏融合估计，最后证明估计的收敛性，并用Matlab仿真实例对算法的有效性进行证明。...
4. 《对于目标跟踪系统的未知观测噪声的信息融合多步估计算法》PDF+DOC 对于一个目标跟踪系统，当用多个传感器对其进行跟踪时，针对传感器观测过程中存在的未知观测噪声，该文提出一种信息融合多步估计算法.该算法第1步将状态方程转化为自回归滑动平均模型(ARMA模型)形式，第2步对ARMA模型用递推增广最小二乘法估计出未知参数的估值，第3步用相关函数法得到对未知观测噪声的无偏估......
5. 《带白色公共干扰噪声的反卷积系统的多传感器信息融合估计算法》PDF+DOC 对于一个带未知的白色公共干扰噪声的反卷积系统，在部分参数未知的前提下，提出一种基于自回归滑动平均模型的多传感器信息融合估计算法。使用该算法可首先得到对于自回归参数的无偏融合估计，然后可得到对于公共干扰噪声的噪声统计特性的无偏融合估计，最后证明了估计的收敛性。该算法可用于石油勘探领域的背景噪声预估计。......
6. 《对于反卷积系统的未知输入噪声的信息融合估计算法》PDF+DOC 对于一个反卷积系统，当系统输入噪声未知时，提出一种信息融合估计算法。该算法的核心是自回归滑动平均模型(ARMA)模型和Gevers-Wouters算法。应用该算法可以得到对未知输入噪声和未知滑动平均参数的局部和融合估计，并证明了该算法的收敛性。用Matlab对一个例子进行仿真得到估值收敛于真实值，从......
7. 《自校正信息融合Wiener反卷积滤波器》PDF+DOC 对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统，应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型参数的在线辨识，可在线估计噪声方差，进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性，即若ARMA新息模型参数估计是一致的，则它收敛于当噪声方差已知时的最优融......
8. 《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。...
9. 《多变量自回归信号信息融合辨识方法》PDF+DOC 近年来，为了提高系统模型和状态估计的精度，多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型，当AR模型参数和噪声方差未知时，提出了一种信息融合多段辨识方法，其中采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到AR模型参数的局部和融合估值器，再用相关方法得......
10. 《多传感器ARMA信号加权融合Kalman滤波器》PDF+DOC 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中。仿真例子说明，按标量加权融合算法的精度高于每个局部滤波器的精度，说明了算法的有效性。...