自校正信息融合Kalman预报器

1

作者 李春波 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期513-518,共6页

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kal-man预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。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 多传感器信息融合 矩阵加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正kalman预报器

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两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器 被引量：3

2

作者 邓自立 高媛 《科学技术与工程》 2004年第5期337-340,共4页

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,对于带相关噪声的系统 ,在线性最小方差融合准则下 ,提出了两传感器按矩阵加权信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器 ,给出了最优加权阵和最小融合预报误差方差阵的具体计算公式。同单传感器情形... 应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,对于带相关噪声的系统 ,在线性最小方差融合准则下 ,提出了两传感器按矩阵加权信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器 ,给出了最优加权阵和最小融合预报误差方差阵的具体计算公式。同单传感器情形相比 ,可提高预报器的精度。 展开更多

关键词 两传感器信息融合 信息融合状态估计 超前K步最优融合kalman预报器 kalman滤波方法 矩阵加权

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随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器 被引量：2

3

作者 马静 孙书利 《科学技术与工程》 2006年第6期669-674,685,共7页

应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman多步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman 多步预报... 应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman多步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman 多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当各传感器子系统存在稳态Kalman滤波时,又给出了稳态信息融合Kalman多步预报器。稳态权重可在各子系统达到稳态时通过一次融合计算获得,避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,便于实时应用。仿真例子验证了其有效性。 展开更多

关键词 随机奇异系统 信息融合 kalman预报器 典范分解

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多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用 被引量：25

4

作者 孙书利 史雪岩 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期241-246,共6页

提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性,只需计算加权标量,避免了加权矩阵的计算,明显减小了计算负担,便于实时应用。基于该融合算法,对被多个传感器观测的离散... 提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性,只需计算加权标量,避免了加权矩阵的计算,明显减小了计算负担,便于实时应用。基于该融合算法,对被多个传感器观测的离散线性随机系统,给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构,其中第一融合层具有网状并行结构,用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵;第二融合层用来确定最优标量加权系数,进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 标量加权 信息融合 容错 kalman多步预报器 雷达跟踪系统

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协方差交叉融合Kalman预报器

5

作者 张鹏 《现代电子技术》 2012年第17期107-109,共3页

对于带未知局部预报误差互协方差的两传感器跟踪系统,通过协方差交叉融合方法,得到了协方差交叉融合稳态Kalman预报器,并用协方差椭圆的方法给出了其精度关系的几何解释。用相关方法证明了协方差交叉融合稳态Kalman预报器的精度高于每... 对于带未知局部预报误差互协方差的两传感器跟踪系统,通过协方差交叉融合方法,得到了协方差交叉融合稳态Kalman预报器,并用协方差椭圆的方法给出了其精度关系的几何解释。用相关方法证明了协方差交叉融合稳态Kalman预报器的精度高于每个局部稳态最优Kalman预报器,低于按矩阵加权融合稳态最优Kalman预报器。用一个Monte-Carlo仿真例子说明了协方差交叉融合稳态Kalman预报器的精度接近于稳态最优融合Kalman预报器。 展开更多

关键词 信息融合kalman预报器 协方差交叉融合 未知互协方差 协方差椭圆 融合精度

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不确定系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman预报器 被引量：5

6

作者 王雪梅 刘文强 邓自立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1198-1206,共9页

针对带随机参数和噪声方差两者不确定性的线性离散多传感器系统,利用虚拟噪声补偿随机参数不确定性,原系统可转化为仅带不确定噪声方差的系统.根据极大极小鲁棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部鲁棒稳态Kalman预报器及其误差方差最... 针对带随机参数和噪声方差两者不确定性的线性离散多传感器系统,利用虚拟噪声补偿随机参数不确定性,原系统可转化为仅带不确定噪声方差的系统.根据极大极小鲁棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部鲁棒稳态Kalman预报器及其误差方差最小上界,并利用保守的局部预报误差互协方差,提出改进的鲁棒协方差交叉(Covariance intersection,CI)融合稳态Kalman预报器及其误差方差最小上界.克服了原始CI融合方法要求假设已知局部估值及它们的保守误差方差的缺点和融合误差方差上界具有较大保守性的缺点.证明了鲁棒局部和融合预报器的鲁棒性,并证明了改进的CI融合器鲁棒精度高于原始CI融合器鲁棒精度,且高于每个局部预报器的鲁棒精度.一个仿真例子验证了所提出结果的正确性和有效性. 展开更多

关键词 不确定系统 协方差交叉融合 极大极小鲁棒kalman预报器 虚拟噪声 Lyapunov方程方法

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自校正信息融合Kalman平滑器 被引量：4

7

作者 邓自立 李春波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期236-242,248,共8页

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑器,提出了一种按实现收敛性新概念,证明了自校正Kalman融合器按实现收敛于最优Kalman融合器,因而它具有渐近最优性．同单传感器自校正Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度,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 多传感器信息融合 加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正kalman平滑器

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信息融合稳态最优Kalman平滑器 被引量：2

8

作者 邓自立 高媛 +2 位作者 李云 崔崇信 白敬刚 《科学技术与工程》 2004年第3期172-175,共4页

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优融合准则下 ,提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器 ,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵。同单传感器Kalman平滑器相比 ,可提高平滑精度。

关键词 信息融合状态估计 两传感器信息融合 最优融合kalman平滑器 kalman滤波方法 矩阵加权

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多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论 被引量：7

9

作者 邓自立 孙小君 《科学技术与工程》 2005年第12期762-769,共8页

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,... 对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。 展开更多

关键词 时变系统 相关噪声 信息融合 分布式融合 加权融合 协方差信息融合 kalman估值器

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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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自校正信息融合Wiener预报器及其收敛性 被引量：2

11

作者 邓自立 王伟玲 王强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1261-1266,共6页

对带相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器系统,用相关方法得到噪声统计在线估值器.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(moving average)新息模型的辨识,提出了自校正解耦融合Wiene... 对带相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器系统,用相关方法得到噪声统计在线估值器.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(moving average)新息模型的辨识,提出了自校正解耦融合Wiener预报器.用动态误差系统分析(dynamic error system analysis)方法证明了自校正融合Wiener预报器收敛于最优融合Wiener预报器,因而它具有渐近最优性.它的精度比每个局部自校正Wiener预报器精度都高.它的算法简单,便于实时应用.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 多传感器信息融合 相关观测噪声 噪声统计估计 LYAPUNOV方程 自校正EWiener预报器 收敛性:现代时 间序列分析方法

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多模型多传感器信息融合Kalman平滑器 被引量：10

12

作者 孙书利 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期211-217,共7页

基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量... 基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量加权信息融合稳态平滑器,它计算量小,便于实时应用.并给出了两个子系统之间的平滑误差互协方差阵的计算公式.仿真例子验证了其有效性. 展开更多

关键词 多模型多传感器系统 标量加权最优信息融合准则 固定滞后平滑器 kalman滤波方法

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自校正解耦信息融合Wiener状态预报器 被引量：1

13

作者 邓自立 李春波 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期805-809,共5页

对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信... 对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信息融合Wiener状态预报器,实现了状态分量的自校正解耦局部Wiener预报器和自校正解耦融合Wiener预报器。用动态误差系统稳定性分析方法证明了该预报器的收敛性,即若滑动平均新息模型参数估计是一致的,将收敛于噪声方差阵已知时的最优解耦信息融合Wiener状态预报器。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 多传感器信息融合 解耦融合 时间序列 滑动平均新息模型 系统辨识 噪声方差阵 Wiener预报器 收敛性

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自校正解耦融合Kalman预报器及其收敛性

14

作者 周广兴 陶贵丽 +1 位作者 李明学 陈玉刚 《现代电子技术》 2012年第19期59-62,66,共5页

对于带有未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,通过系统辨识方法,得到模型参数和噪声方差的信息融合估计,将其代入到最优分量按标量加权融合Kalman预报器中,得到自校正信息融合Kalman预报器,实现了状态分量的解耦。通过动态误差系统分... 对于带有未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,通过系统辨识方法,得到模型参数和噪声方差的信息融合估计,将其代入到最优分量按标量加权融合Kalman预报器中,得到自校正信息融合Kalman预报器,实现了状态分量的解耦。通过动态误差系统分析(DESA)方法严格证明了提出的自校正Kalman预报器按一个实现收敛于最优融合Kalman预报器,因此它有渐近最优性。应用信号处理的仿真例子验证了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 解耦融合 辨识 收敛性分析 自校正kalman预报器

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自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析 被引量：9

15

作者 邓自立 郝钢 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期845-852,共8页

对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知... 对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器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 加权观测融合 自校正kalman估值器 噪声方差估计 收敛性分析 现代时间序列分析方法

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一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法 被引量：3

16

作者 王媛媛 张军 +1 位作者 朱衍波 李锐 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期23-27,共5页

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法。通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系... 以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法。通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统,进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有观测信息的最优估计。理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果。 展开更多

关键词 时变噪声 异步多速率 信息融合 噪声统计估值器 自适应kalman滤波

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广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器 被引量：10

17

作者 陶贵丽 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第6期661-668,共8页

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... 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。 展开更多

关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 降阶状态估值器 kalman滤波方法

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自校正观测融合解耦Wiener状态预报器 被引量：1

18

作者 陈红 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第24期6285-6290,共6页

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... 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。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 自校正解耦融合Wiener状态预报器 收敛性 现代时间序列分析方法

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Y-可观广义系统降阶稳态Kalman融合器

19

作者 邓自立 李怀敏 和丽清 《科学技术与工程》 2006年第11期1457-1461,1466,共6页

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... 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。 展开更多

关键词 Y-可观广义系统 多传感器信息融合 加权状态融合 降阶状态估值器 kalman融合器 kalman滤波方法

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自校正解耦融合Wiener状态预报器

20

作者 刘金芳 张鹏 +1 位作者 贾文静 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第6期948-954,共7页

对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,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,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了... 对含未知模型参数和噪声统计的多传感器单输入单输出系统,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,可得到未知模型参数和噪声统计估值器,进而在按状态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信息融合Wiener状态预报器。它实现了自校正分量解耦局部Wiener状态预报器和自校正分量解耦融合预报器。证明了它的收敛性和渐近最优性。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 多传感器信息融合 解耦融合 ARMA新息模型 辨识 自校正Wiener预报器 收敛性

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