多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 被引量：31

1

作者 孙书利 邓自立 《科学技术与工程》 2004年第5期334-336,340,共4页

用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ,其中考虑了估计误差之间的相关性 ,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担 。

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合 估计准则 矩阵微分运算 矩阵加权

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基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器 被引量：8

2

作者 邓自立 高媛 +2 位作者 李云 白敬刚 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第3期169-171,175,共4页

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优信息融合准则下 ,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器。同单传感器情形相比 ,可提高滤波精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个信息融合Bernoulli

关键词 KALMAN滤波 信息融合白噪声 最优反卷积滤波器 线性最小方差信息融合 反射地震学

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多传感器单通道信息融合Wiener滤波器 被引量：11

3

作者 高媛 白敬刚 邓自立 《科学技术与工程》 2004年第7期522-525,共4页

应用现代时间序列分析方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,基于ARMA新息模型,提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比,可提高滤波精度、算法简单、便于实时应... 应用现代时间序列分析方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,基于ARMA新息模型,提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比,可提高滤波精度、算法简单、便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 最优融合Wiener滤波器 现代时间序列分析方法

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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：6

4

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期265-270,共6页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness... 在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性. 展开更多

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 均方误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则

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多通道ARMA信号的三种多传感器信息融合Wiener滤波器 被引量：2

5

作者 邓自立 李云 高媛 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第1期9-14,共6页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,对带白色观测噪声的多通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了统一的和通用的按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的多传感器信息融合Wiener滤... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,对带白色观测噪声的多通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了统一的和通用的按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的多传感器信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题．提出了计算局部估计误差方差和协方差的公式,它们被用于计算最优加权．同单传感器情形相比,可提高滤波精度．一个目标跟踪仿真例子说明了其有效性,且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著差异,因而利用按标量加权融合滤波器以轻微的精度损失提供一种快速融合估计算法,便于实时应用． 展开更多

关键词 多通道ARMA信号 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 WIENER滤波器

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多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：8

6

作者 邓自立 毛琳 高媛 《科学技术与工程》 2004年第9期743-748,共6页

用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度... 用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 线性最小方差最优融合估计 多传感器 信息融合稳态Kalman滤波器 LYAPUNOV方程 迭代解 指数收敛速度

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平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：5

7

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期525-530,共6页

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 平衡损失风险函数准则 PRPC准则

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一般相关量测噪声下线性系统的平滑估计算法 被引量：4

8

作者 韩崇昭 王洁 李晓榕 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第9期1-4,37,共5页

提出了具有一般相关量测噪声的线性系统的平滑估计算法 ,该算法是在系统正向和逆向滤波估计结果的基础上 ,利用线性无偏最小方差估计获得的 .由于量测噪声的相关性 ,使得其后验均值不一定等于其先验均值 ,而它的后验均值又无法通过计算... 提出了具有一般相关量测噪声的线性系统的平滑估计算法 ,该算法是在系统正向和逆向滤波估计结果的基础上 ,利用线性无偏最小方差估计获得的 .由于量测噪声的相关性 ,使得其后验均值不一定等于其先验均值 ,而它的后验均值又无法通过计算得到 ,因而提出的算法是一个次优算法 .在正、逆向滤波结果已知时 ,所提出的算法计算量小 ,易于实现 .仿真实例说明 ,该算法的估计结果要优于正、逆向滤波估计结果 ,以及量测噪声不相关的Kalman平滑估计结果 . 展开更多

关键词 相关噪声 正向滤波 线性系统 平滑估计算法

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多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：2

9

作者 邓自立 高媛 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第7期518-521,共4页

在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直... 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合准则 按对角阵加权 信息融合稳态Kalman滤波器

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多传感器分布式融合Kalman预报器 被引量：1

10

作者 邓自立 毛琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1542-1545,共4页

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... 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。它们被用于计算最优加权,与单传感器情形相比,可提高估值器的精度。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性,且说明了3种加权融合预报器的精度无显著差别。但标量加权融合预报器可显著减小计算负担,提供一种快速实时信息融合估计算法。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差融合准则 加权融合 LYAPUNOV方程 分布式融合Kalman预报器

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测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合 被引量：2

11

作者 张安民 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期471-473,共3页

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真... 研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。 展开更多

关键词 测量噪声相关 异类传感器 线性无偏最小方差估计 状态矢量融合 测量融合

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一种类型辅助的航迹相关算法 被引量：1

12

作者 刘万全 徐世友 +1 位作者 宿绍莹 陈曾平 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第12期1831-1837,共7页

针对分布式多传感器信息融合系统中可利用目标特征和属性信息提高航迹相关性能的问题,提出了一种类型辅助的航迹相关算法。该算法以统计学理论为基础,首先将基于目标运动状态和类型信息的航迹相关问题转化为相应的假设检验问题;然后,利... 针对分布式多传感器信息融合系统中可利用目标特征和属性信息提高航迹相关性能的问题,提出了一种类型辅助的航迹相关算法。该算法以统计学理论为基础,首先将基于目标运动状态和类型信息的航迹相关问题转化为相应的假设检验问题;然后,利用目标运动状态检验统计量和类型检验统计量,根据预设的显著性因子,构建运动状态相关矩阵和类型相关矩阵,并通过逻辑"与"规则形成融合航迹相关矩阵;最后,采用最小平均统计距离准则进行相关判决,并通过Monte Carlo仿真分析了基于运动状态的航迹相关算法和类型辅助的航迹相关算法的相关正确率随相关点数、编队中的目标间距和过程噪声系数等因素的变化规律。仿真结果表明,在相关点数较少、目标密集或过程噪声较大等情况下,在航迹相关过程中引入目标类型信息可以获得更好的性能。 展开更多

关键词 航迹相关 类型辅助 最小平均统计距离准则 信息融合

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基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法 被引量：1

13

作者 褚东升 梁猛 张玲 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2003年第5期771-776,共6页

多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统 ,分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这 2种算法在数学上完全等价 ,在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题 ... 多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统 ,分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这 2种算法在数学上完全等价 ,在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题 ,分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势。文中举例验证了这 2种融合算法的有效性。 展开更多

关键词 带乘性噪声系统 多传感器观测 集中式 分布式 融合算法 最优滤波 数据融合

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ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器 被引量：4

14

作者 邓自立 高媛 张明波 《科学技术与工程》 2004年第9期749-752,763,共5页

对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真... 对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 自校正Wiener滤波器 ARMA信号 现代时间序列分析方法

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多传感器分布式信息融合Wiener状态估值器 被引量：2

15

作者 李云 王欣 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第23期1785-1791,共7页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了状态估计误差方差阵和互 协方差阵的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个带四传感器目标跟踪系统的仿真例子 说明了其有效性和正确性,并说明了三种加权融合估计精度无显著差异,因而采用按标量加权融合器可显著 减小计算负担,便于实时应用。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差最优融合 Wiener状态估值器

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Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性 被引量：1

16

作者 刘谢进 缪柏其 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期605-609,共5页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 岭估计 均方误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则

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基于LMMSE估计的多传感器目标航迹融合 被引量：3

17

作者 夏佩伦 《电光与控制》 2002年第2期30-33,共4页

介绍一种基于线性最小均方差 ( LMMSE)估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统 ,它具有 LMMSE估计器的许多优点。同时 ,由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响 ,因此 ... 介绍一种基于线性最小均方差 ( LMMSE)估计的多传感器目标航迹融合方法。这种方法适于分布式多传感器目标跟踪系统 ,它具有 LMMSE估计器的许多优点。同时 ,由于它考虑了因公共的目标动态过程噪声引起的估计误差的非独立性的影响 ,因此 ,它比基于独立性假设的方法更精确。 展开更多

关键词 LMMSE估计 目标航迹 线性最小均方差 信息融合 多传感器融合

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星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究 被引量：1

18

作者 杨静 魏若愚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1345-1353,共9页

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法... 为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中,对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示,在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上,采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高,与集中式滤波精度相当,其中标量加权法的计算代价最低;而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数,其精度低于其他3种方法。 展开更多

关键词 多源信息融合 协方差交叉融合 线性最优加权融合准则 卫星自主定轨 半分布式滤波

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多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器

19

作者 毛琳 邓自立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期1-3,33,共4页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高平滑器的精度。一个三传感器目标跟踪系统的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 增广状态空间模型 线性最小方差信息融合准则 信号Wiener滤波器和平滑器

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带MA有色观测噪声的单通道多传感器信息融合Wiener滤波器

20

作者 邓自立 李云 王欣 《科学技术与工程》 2005年第5期271-275,共5页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,对带滑动平均(MA)有色观测噪声的单通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。提... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,对带滑动平均(MA)有色观测噪声的单通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。提出了用于得到最优加权系数的局部滤波误差方差和协方差计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 单通道ARMA信号 多传感器信息融合 有色观测噪声 线性最小方差最优融合 WIENER滤波器

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