《带有色观测噪声多传感器信息融合稳态Kalman跟踪滤波器》PDF+DOC

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2. 《带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器》PDF+DOC 应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法，和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法，对带位置和速度观测的两传感器系统，在线性最小方差信息融合准则下，分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器，其中，按标量加权可明显减少计算负担，便于实时应用。一个仿......
3. 《两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器》PDF+DOC 应用现代时间序列分析方法，在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下，基于Riccati方程，提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比，可减少计算负担，与单传感器情形相比，提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性。...
4. 《带有色观测噪声的广义系统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为广义离散随机线性系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题。为了提高精度，采用Kalman滤波方法，在线性最小方差按块对角阵最优加权融合准则下，给出了按矩阵加权解耦的分布式Kalma......
5. 《多传感器分布式融合Kalman预报器》PDF+DOC 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信息融合准则下，对于输入噪声与观测噪声相关且观测噪声相关的多传感器系统，分别提出了按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的3种分布式融合稳态Kalman预报器。其中提出了基于Lyapunov方程的局部预报估值误差方差阵和协方差阵计算公式......
6. 《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......
7. 《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。...
8. 《自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性》PDF+DOC 对带未知噪声统计的多传感器系统，提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器，进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程。在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器，并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态K......
9. 《基于数据融合估计理论的Kalman滤波》PDF+DOC 本文在经典Kalman滤波算法的基础上针对多传感器数据处理的特点，根据不同的数据融合结构方案给出了多传感器数据融合系统的Kalman滤波算法。根据多传感器数据融合估计知识，建立了基于Kalman滤波的数据融合模型；给出了融合结构的数据融合滤波算法：集中式Kalman滤波算法；进行了算法仿真演示实验。......
10. 《广义系统Kalman融合器的研究》PDF+DOC 研究带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统，根据Kalman滤波方法和白噪声估计理论，在线性最小方差信息融合准则下，应用奇异值分解和增广状态空间模型，为了提高融合器的精度，提出了按矩阵加权降阶稳态广义Kalman融合器，可统一处理稳态滤波、平滑和预报问题，可减少计算负......