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两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器
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作者 邓自立 高媛 《科学技术与工程》 2005年第17期1231-1234,共4页
应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差... 应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,对输入噪声和观测噪声相关,且传感器观测噪声相关的两传感器系统,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了按矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器和平滑器。为了计算最优加权阵,提出了局部估计误差互协方差阵的计算公式。同单传感器情况相比,可提高融合估计精度。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 线性最小方差按矩阵加权融合估计 信息融合kaiman滤波器 信息融合Kalm.n平滑器
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多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器 被引量:6
2
作者 孙书利 吕楠 +1 位作者 白锦花 陈卓 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期501-505,共5页
基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统.给出了一种非增广分布式加权融合最优Kalman柚滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.它与状态增广加权融合滤... 基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统.给出了一种非增广分布式加权融合最优Kalman柚滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.它与状态增广加权融合滤波器具有相同的精度.与每个传感器的局部滤波器相比,分布式融合滤波器具有更高的精度.与状态和观测增广最优滤波器相比,具有较小的精度,但避免了增广所带来的高维计算和大的空间存储。可减小计算负担.仿真例子验证了其有效性. 展开更多
关键词 状态时滞系统 多传感器 信息融合 最优Kalman滤波器
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两传感器最优信息融合Kalman滤波器及其在跟踪系统中的应用 被引量:14
3
作者 孙书利 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期206-209,共4页
针对两传感器信息融合 ,提出了一种在标量加权下的最优信息融合 Kalm an滤波器。该信息融合滤波器考虑了局部滤波误差的相关性 ,避免了局部滤波误差方差阵的逆矩阵的计算 ,也避免了加权矩阵的计算 ,只要求计算加权系数 ,便于实时应用。... 针对两传感器信息融合 ,提出了一种在标量加权下的最优信息融合 Kalm an滤波器。该信息融合滤波器考虑了局部滤波误差的相关性 ,避免了局部滤波误差方差阵的逆矩阵的计算 ,也避免了加权矩阵的计算 ,只要求计算加权系数 ,便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子验证了其有效性。 展开更多
关键词 KALMAN滤波器 传感器 信息融合 目标跟踪 协方差阵
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基于联邦卡尔曼滤波器的车载GPS/DR信息融合 被引量:5
4
作者 朱虹 关桂霞 关永 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第20期5357-5359,共3页
车载GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计。设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分别处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置... 车载GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计。设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分别处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置。克服了单独使用GPS或DR时产生的系统失效、累积误差大等问题。仿真试验结果表明:GPS/DR组合定位比GPS单独定位具有更高的定位精度和容错能力。 展开更多
关键词 信息融合 联邦滤波器 组合定位 定位精度 容错性
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基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合算法 被引量:4
5
作者 李俊 王雪平 张福斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第3期82-84,共3页
设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波... 设计了一种新的基于ARMA模型自校正卡尔曼滤波器及其信息融合的方法,从而避免了经典卡尔曼滤波器需要精确知道系统的模型参数和噪声统计特性的缺点。仿真结果表明,在未知部分模型参数和噪声统计特性的情况下,自校正卡尔曼滤波器的滤波性能非常接近稳态最优卡尔曼滤波器;基于自校正卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能接近基于稳态最优卡尔曼滤波器的信息融合滤波性能。 展开更多
关键词 时间序列分析 ARMA模型 卡尔曼滤波器 自校正滤波器 信息融合
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按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量:5
6
作者 邓自立 高媛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期870-874,共5页
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量... 为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的雷达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 按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 实时信息融合 解耦信息融合Kalman滤波器 LYAPUNOV方程 现代时间序列分析方法
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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
7
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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多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器 被引量:5
8
作者 邓自立 高媛 +1 位作者 李云 王欣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期670-672,共3页
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个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 反卷积 Wiener反卷积滤波器 现代时间序列分析方法
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两传感器自校正信息融合Kalman滤波器 被引量:12
9
作者 邓自立 马建为 高媛 《科学技术与工程》 2003年第4期321-324,共4页
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。
关键词 自校正Kalman滤波器 传感器 信息融合 时间序列分析 线性离散随机系统
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多传感器单通道信息融合Wiener滤波器 被引量:11
10
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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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
11
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
12
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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多传感器分布式信息融合粒子滤波器 被引量:2
13
作者 毛琳 刘胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期118-119,共2页
针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题,提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值,再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感... 针对非线性非Gaussian系统的状态估计问题,提出一种基于信息融合的多传感器分布式粒子滤波算法。该算法首先利用粒子滤波方法分别计算局部传感器的状态估值,再应用分布式标量加权融合准则对状态估值进行信息融合。仿真结果表明和单传感器情形相比可提高滤波的精度。 展开更多
关键词 信息融合 粒子滤波器 状态估计
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基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器 被引量:3
14
作者 邓自立 高媛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期641-644,共4页
应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协... 应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协方差阵的公式.同单传感器情形相比,可提高估计精度.一个带三传感器的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 多通道ARMA信号 多传感器信息融合 按矩阵加权最优融合规则 WIENER滤波器 KALMAN滤波 方法
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多通道ARMA信号信息融合Wiener滤波器 被引量:2
15
作者 邓自立 高媛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1416-1419,共4页
应用Kalman滤波方法,基于白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多通道ARMA 信号的两传感器信息融合稳态最优Wiener滤波器、平滑器和预报器;给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。与单传感器情形相比,可提高滤波精... 应用Kalman滤波方法,基于白噪声估计理论,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多通道ARMA 信号的两传感器信息融合稳态最优Wiener滤波器、平滑器和预报器;给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。与单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多通道ARMA信号 两传感器 最优信息融合 WIENER滤波器 KALMAN滤波
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ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器 被引量:4
16
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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两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器 被引量:7
17
作者 邓自立 高媛 马建为 《科学技术与工程》 2003年第3期216-218,共3页
应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积Wiener滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数。一个仿真例子说明了其有效性。
关键词 传感器 最优信息融合 白噪声反卷积Wiener滤波器 白噪声估计 时间序列分析方法 石油地震勘探
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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
18
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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两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器 被引量:3
19
作者 邓自立 高媛 马建为 《科学技术与工程》 2003年第3期213-215,共3页
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了两传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。为实现最优融合,分别提出了计算局部滤波稳态误差方差和协方差阵的Lyapunov方程和拟Lyapunov方程及其迭代算法,并证明了算法的收敛性。一个仿... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了两传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。为实现最优融合,分别提出了计算局部滤波稳态误差方差和协方差阵的Lyapunov方程和拟Lyapunov方程及其迭代算法,并证明了算法的收敛性。一个仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 传感器 最优信息融合 稳态Kalman滤波器 稳态误差方差 LYAPUNOV方程 迭代算法
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多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器 被引量:1
20
作者 邓自立 毛琳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1971-1974,共4页
应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wie... 应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的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 最优融合准则 WIENER滤波器
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