《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

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2. 《带有色观测噪声的多传感器ARMA模型信息融合辨识》PDF+DOC 对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型，提出了一种两段信息融合辨识方法：第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值，第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法......
3. 《对于带未知噪声的反卷积系统的多传感器信息融合辨识算法》PDF+DOC 对于一个带未知噪声的反卷积系统，提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的多传感器信息融合辨识算法，使用该算法可以得到对系统未知噪声统计和部分未知参数的局部和融合估计，并且证明了估计的收敛性。...
4. 《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 针对一种反卷积系统，基于自回归滑动平均模型(ARMA模型)，当观测噪声为一种特定的有色噪声时，提出一种辨识算法，该算法的核心是用逐阶次讨论相关函数的方法得出相应的有解线性方程组，利用该算法可以得到对有色噪声模型参数的无偏估计.为了提高估计的精确度，多传感器信息融合理论被用在其中.证明了估计的收敛性，......
5. 《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......
6. 《多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法》PDF+DOC 对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归(AR)模型，当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时，提出了一种信息融合多段辨识方法，其中用多重递推增广最小二乘法(MRELS)得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器，再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值......
7. 《多传感器噪声方差未知情况下的异步航迹融合》PDF+DOC 针对分布式多传感器数据融合系统，提出了一种多传感器异步航迹融合算法。现有的多传感器信息融合算法大都基于Kalman滤波器，要求噪声方差已知，并且假定各传感器同步采样，不考虑通信延迟。本文在分布式处理的模式下，基于各传感器在扩展记忆因子递推最小平方(EFRLS)估计形成本地航迹的基础上，提出了一种融合......
8. 《多传感器信息融合技术在现代战机设计中的应用》PDF+DOC 基于综合航电系统设计中的关键技术———信息融合 ，介绍了信息融合的概念、目标跟踪的算法及传感器的管理 ，以此说明现代作战飞机应用信息融合技术可增强作战平台在恶劣战场环境下的生存能力...
9. 《两传感器自校正信息融合Kalman滤波器》PDF+DOC 用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识，对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统，提出了自校正信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性。一个仿真例子说明了其有效性。...
10. 《基于刀切法与自适应加权的多传感器信息融合算法》PDF+DOC 针对加权平均、最优加权、自适应加权多传感器信息融合算法的不足，提出采用刀切法与自适应加权方法相结合的信息融合算法。该算法在自适应加权的基础上充分利用观测值与各个历史时刻的估计值，通过构造伪值分别对估计值与加权因子进行Quenouille估计。实验结果表明，在经过刀切法与自适应加权相结合后，数据处理的......