国家自然科学基金(60374026)
- 作品数：87 被引量：266H指数：12
- 相关作者：邓自立高媛李云崔崇信陶贵丽更多>>
- 相关机构：黑龙江大学黑龙江科技学院哈尔滨商业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- Y-可观广义系统降阶稳态Kalman融合器被引量：1
- 2006年
- 对于带多传感器的Y-可观广义线性离散随机系统,通过状态线性变换,将其化为两个降阶的非广义多传感器子系统。应用Kalman滤波方法和白噪声估值器,提出了子系统和原系统的局部状态估值器及它们的误差互协方差公式。在线性最小方差按矩阵加权,按对角阵加权和按标量加权最优信息融合准则下,提出了原系统状态的三种稳态广义Kalman融合器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,且可改善局部估计精度。
- 邓自立李怀敏和丽清
- 关键词：多传感器信息融合
- 带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器被引量：8
- 2006年
- 对于带不同局部动态模型和多传感器的的线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则,提出了系统公共状态的三种最优加权融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于信号融合滤波。用增广状态方法,将待估信号看成子系统公共状态,提出了信号多传感器信息融合滤波的一种设计方法。
- 邓自立李闯和丽清
- 关键词：时变系统多传感器信息融合KALMAN滤波器
- 信息融合WIENER信号滤波器被引量：2
- 2005年
- 利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器,给出了计算局部滤波器误差方差和局部滤波器之间协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高滤波器的精度．一个仿真例子说明其有效性．
- 毛琳邓自立
- 多模型信息融合Wiener状态估值器
- 2007年
- 对多模型多传感器线性离散定常随机系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型和白噪声估计理论,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则,提出了系统公共状态的三种最优加权融合Wiener估值器。它们的精度高于每个局部估值器的精度,且可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于带ARMA有色观测噪声系统状态融合滤波问题。一个跟踪系统MonteCarlo仿真例子说明其有效性。
- 杨立新冉陈键邓自立
- 关键词：多传感器信息融合WIENER滤波器现代时间序列分析方法
- 多模型多传感器信息融合稳态白噪声反卷积估值器
- 2008年
- 对于带不同局部动态模型(多模型)的多传感器线性定常随机控制系统,应用现代时间序列分析方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了最优信息融合稳态白噪声反卷积估值器。可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。它的精度高于每个局部估值器的精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差计算公式。一个Bernoulli-Gussian白噪声反卷积融合器的仿真例子证明其有效性。
- 王世刚孙小君邓自立
- 关键词：多传感器信息融合反卷积现代时间序列分析方法
- 自校正观测融合解耦Wiener状态预报器被引量：2
- 2007年
- 对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
- 陈红邓自立
- 关键词：多传感器信息融合加权观测融合现代时间序列分析方法
- 带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其最优性被引量：3
- 2008年
- 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性。因而,它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担。一个跟踪系统数值仿真例子验证了它的功能等价性。
- 顾磊惠玉松邓自立
- 关键词：多传感器信息融合加权观测融合相关噪声
- 自校正分量解耦信息融合Kalman平滑器
- 对于带未知噪声方差的多传感器系统,用相关方法提出了噪声方差的在线估值器,根据采样相关函数的遍历性证明了噪声方差估计是一致的.基于Riccati方程和对分量按标量加权最优融合规则,提出了自校正解耦融合Kalman平滑器,实...
- 高媛张鹏贾文静邓自立
- 关键词：多传感器信息融合加权融合KALMAN滤波器
- 文献传递
- 自校正加权观测融合Kalman滤波器
- 对于带未知噪声统计和带相同观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘（WLS）法．得到了加权观测融合方程．应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型参数的在线辨识,提出一种自校正加权观测融合 Kalman滤波器,...
- 郝钢邓自立
- 关键词：多传感器加权观测融合
- 文献传递
- 广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器被引量：15
- 2006年
- 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,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,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题, 可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。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。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。
- 陶贵丽邓自立
- 关键词：多传感器信息融合奇异值分解
