《两传感器广义系统信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC

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2. 《广义系统多传感器信息融合Kalman状态预报器》PDF+DOC 研究了广义离散随机线性系统的多传感器信息融合状态估计问题。依据Kalman滤波理论，在线性最小方差信息融合准则下，推导出广义系统分别按矩阵、对角阵和标量加权的三种多传感器信息融合Kalman预报器，并给出了两个广义子系统之间的预报误差互协方差阵的计算公式。仿真说明，融合后的Kalman预报器的精确度......
3. 《多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC 提出一种新的标量加权多传感器线性最小方差意义下的最优信息融合准则.该准则考虑了局部估计误差之间的相关性，只需计算加权标量系数，避免了加权矩阵的计算，明显减小了计算量，便于实时应用.运用稳态Kalman滤波理论，基于该融合准则，给出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器.在所有局部滤波器达到稳态......
4. 《Wiener滤波,Kalman滤波和信息融合滤波理论研究进展》PDF+DOC 综述最优和自校正滤波的一种新的方法论——现代时间序列分析方法，其中给出了同Wiener滤波方法和Kalman滤波方法的比较，并且综述了近20年来由作者分别基于Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法关于Wiener滤波、Kalman滤波和信息融合滤波理论的研究进展，其中包括一系列新方法、新理论和新......
5. 《带ARMA有色噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器》PDF+DOC 对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统，应用奇异值分解，提出了广义系统多传感器信息融合状态平滑问题。基于Kalman滤波方法，在线性最小方差信息融合准则下，给出了按矩阵加权融合降阶稳态广义Kalman平滑器。为了计算最优加权，提出了局部平滑误差协方差阵的计算公式。......
6. 《广义离散系统多传感器信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 考虑了广义离散随机线性系统的多传感器信息融合状态估计问题.在广义系统无脉冲的假设条件下，通过等价变换将其转化为正常系统.应用经典Kalman滤波方法，在线性最小方差信息融合准则下，提出了按矩阵加权的广义系统多传感器信息融合稳态Kalman状态滤波器.仿真结果说明了算法的有效性。...
7. 《带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC 基于标量加权多传感器线性最小方差最优信息融合准则，对被多传感器观测的带有色观测噪声的离散线性随机控制系统，提出了一种具有两层融合结构的标量加权信息融合稳态Kalman滤波器，它等价于相应的带相关噪声系统的最优信息融合稳态Kalman预报器.最优信息融合稳态预报器可在所有局部预报器达到稳态时，通过一次......
8. 《一种有效的数据融合方法——分布式的离散Kalman滤波方法》PDF+DOC 介绍了一种基于Kalman的数据融合方法，分析了用于多传感器数据融合的Kalman滤波方法基本概念和理论。在Kalman滤波理论的基础上对全球定位和惯性导航系统的车辆组合系统进行了仿真。结果表明，分布式的离散Kalman滤波方法是一种有效的数据融合方法。...
9. 《复杂有色噪声广义系统信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 针对带复杂有色噪声的线性广义系统，提出了矩阵加权融合稳态Kalman滤波器。应用奇异值分解将原广义系统滤波问题转化为两个正常子系统滤波问题。通过状态增广与量测变换法将有色过程噪声、有色量测噪声化为白噪声，因此问题转化为带相关白噪声正常系统Kalman预报问题。基于线性最小方差意义与矩阵加权融合准则得......
10. 《多传感器广义系统的加权观测融合Kalman预报器》PDF+DOC 对于带相关观测噪声的多传感器线性离散随机广义系统，应用最小二乘法将各个传感器的观测信息融合为一个新的观测.再采用奇异值分解方法将原广义系统转化为两个互耦的子系统，且融合的观测也转化为其中一个状态分量的观测，从而将问题转化为单传感器常规系统的状态估计问题.对于新的降阶常规子系统，提出了全局最优的加权观......