《带相关噪声的加权观测融合估计算法及其全局最优性》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《不受约束的全局最优加权观测融合估计》PDF+DOC 利用矩阵满秩分解方法，基于加权最小二乘理论提出了一种不受各传感器观测阵是否相同、观测噪声是否相关约束限制的加权观测融合估计算法。证明了其估计结果每时刻恒同于集中式融合Kalman估计结果，因而具有全局最优性，且可明显减小计算负担，便于实时应用。通过对GPS目标跟踪系统的两种方案进行仿真说明了它的功能......
2. 《一般相关噪声下多传感器平滑融合算法》PDF+DOC 针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题，提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法.该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维，并对误差传递进行分析，从而精确地给出误差间的相关性，在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性以及仅考虑部分相......
3. 《具有不同观测丢失率多传感器随机不确定系统的加权观测融合估计》PDF+DOC 本文研究了具有丢失观测的多传感器线性离散随机不确定系统的最优线性估计问题，其中不同的传感器具有不同的丢失率.首先将乘性噪声转化为加性噪声，然后基于矩阵满秩分解和加权最小二乘理论，提出了具有较小计算负担的加权观测融合估计算法.分析了加权观测融合估计算法的稳态特性，给出了稳态存在的一个充分条件.所提出的......
4. 《基于UKF的异类传感器集中式融合算法》PDF+DOC 综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求，对异类传感器集中式融合问题进行了研究，提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF，Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法。仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF，Extended Kalm......
5. 《一种多传感器数据时空融合估计算法》PDF+DOC 当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时，数据融合存在时间性与空间性。为了提高测量精度，基于参数估计理论，提出一种多传感器数据时空融合算法。该算法将数据融合分解为两次估计，第一次是基于时间的递推融合估计，第二次是基于空间的自适应加权融合估计。该算法不要求知道测量......
6. 《基于最小二乘准则的多传感器参数估计数据融合》PDF+DOC 为了从含有加性测量噪声的线性测量数据中更加准确地估计未知的常值参数，测量噪声互不相关的多传感器测量系统得到广泛使用。在最小二乘准则下，提出了多传感器测量系统在多次同步测量时的集中式和分布式参数估计数据融合算法，两种算法完全等价，且都是全局最优的。数值仿真实验的结果表明，新算法可以明显改善传感器测量参......
7. 《基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法》PDF+DOC 文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合，提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先，用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后，用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明：基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于......
8. 《基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性》PDF+DOC 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统，用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法，可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法，因而具有渐近全局最优性，且可显著减少计算负担。两个跟踪......
9. 《编队卫星轨道参数的量测融合估计》PDF+DOC 多传感器量测融合技术应用于参数估计，可显著提高估计精度，增强系统的可靠性，保障估计的连续性。该文提出了一种基于扩维滤波的编队卫星轨道参数的量测融合估计算法，该算法直接从卫星的绝对轨道运动方程出发建立滤波器的状态方程，解决了实际中Hill方程的前提假设不能成立且无法对卫星轨道的各种摄动进行建模的问题。......
10. 《含无序量测的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC 由于通信时间的延迟性，在多传感器系统中常常会出现无序量测情况。为提高估计的精度，系统须对无序量测进行处理，状态更新法是处理无序量测问题的一种有效方法。对于多传感器信息融合问题，给出了一种处理无序量测的状态估计更新算法。仿真计算表明该算法能有效的提高融合估计的精度。...