《两种最优观测融合方法的功能等价性》PDF+DOC

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2. 《带未知观测丢失率的自校正加权观测融合估计》PDF+DOC 对于带未知丢失观测率的离散线性随机系统，应用伯努利随机变量来描述观测丢失现象。采用相关函数法辨识丢失观测率。应用加权最小二乘法(WLS)把高维的观测向量进行压缩得到加权观测融合方程。将实时辨识的观测丢失率代入最优加权观测融合滤波器中得到自校正加权观测融合滤波算法。所获得的自校正加权观测融合滤波器收敛......
3. 《基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法》PDF+DOC 目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法，方法1是将观测向量的维数增加，获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下，对不同传感器间的观测向量进行加权运算，获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式，给出了两种方法的对比。仿真结果表......
4. 《基于稳态Kalman滤波的两种观测融合方法的功能等价性》PDF+DOC 目前有两种最优观测数据融合方法：一种(方法Ⅰ)是增大观测向量维数方法，另一种(方法Ⅱ)是加权 方法。对于带相同观测阵和带独立白噪声的多传感器系统，基于稳态Kalman滤波，证明了两种最优观测融 合方法是完全功能等价的，即用两种方法得到的稳态Kalman滤波器、预报器和平滑器，白噪声估值器及信 号估值......
5. 《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......
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7. 《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......
8. 《多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用》PDF+DOC 针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS/GPS组合导航系统中的实际应用......
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10. 《带有色噪声的广义系统信息融合Kalman滤波器》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滤波问题。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滤波器。为了计算最优加权，提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。......