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现代时间序列分析在扫雷作战效果评估中的应用: 1; 作者孙明太任东彦秦锋《舰船科学技术》北大核心 2013年第10期145-149,共5页; 针对扫雷作战效果评估出现异常结果,特别是在混布雷阵效果评估过程中出现发散、突变和精度低的问题,采用现代时间序列分析法对扫雷作战效果进行评估。结合扫雷作战特点,给出具体的求解过程。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,结果表明了... 展开更多; 关键词作战效果评估现代时间序列分析白噪声估计理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正加权观测融合Kalman估值器被引量：2: 3; 作者李云郝钢邓自立《科学技术与工程》 2006年第2期116-120,共5页; 对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,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,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问... 展开更多; 关键词多传感器加权观测融合 KALMAN估值器辨识自校正噪声方差估计现代时间序列分析疗法; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正分布式观测融合Kalman滤波器被引量：1: 4; 作者邓自立郝钢《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1850-1854,共5页; 对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Ka... 展开更多; 关键词多传感器信息融合分布式观测融合自校正Kalman滤波器噪声方差估计现代时间序列分析方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正信息融合Wiener反卷积滤波器被引量：1: 5; 作者郝钢李云 +1 位作者关琳琳邓自立《科学技术与工程》 2006年第8期917-921,共5页; 对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计噪声方差,进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性,即若A... 展开更多; 关键词多传感器信息融合反卷积自校正Wiener反卷积滤波器辨识噪声方差估计渐近最优性现代时间序列分析方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性被引量：1: 6; 作者王伟玲王强邓自立《科学技术与工程》 2009年第3期539-544,557,共7页; 对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提... 展开更多; 关键词多传感器信息融合噪声统计估计自校正Lyapunov方程自校正Wiener滤波器收敛性现代时间序列分析方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名现代时间序列分析在扫雷作战效果评估中的应用: 1; 作者孙明太任东彦秦锋; 机构海军航空工程学院; 出处《舰船科学技术》北大核心 2013年第10期145-149,共5页; 文摘针对扫雷作战效果评估出现异常结果,特别是在混布雷阵效果评估过程中出现发散、突变和精度低的问题,采用现代时间序列分析法对扫雷作战效果进行评估。结合扫雷作战特点,给出具体的求解过程。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,结果表明了该评估方法的有效性,尤其对混布雷阵也有很好的评估效果,且计算过程简便,可用于扫雷作战效果的实时评估。; 关键词作战效果评估现代时间序列分析白噪声估计理论; Keywords operational effect evaluation modern time series analysis white noise estimators; 分类号 TJ01 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 2; 作者邓自立郝钢; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期845-852,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(60874063 60374026) 黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助项目.; 文摘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.; 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; Keywords mulfisensor information fusion weighted measurement fusion self-tuning Kalman estimator noise variance estimation convergence analysis modern time series analysis method; 分类号 TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正加权观测融合Kalman估值器被引量：2: 3; 作者李云郝钢邓自立; 机构哈尔滨商业大学电子信息系黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2006年第2期116-120,共5页; 基金国家自然科学基金(60374026) 黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助; 文摘对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,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,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问题,并证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它与相应的最优加权观测融合Kalman估值器的误差收敛到零,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。; 关键词多传感器加权观测融合 KALMAN估值器辨识自校正噪声方差估计现代时间序列分析疗法; Keywords multi sensor weighted measurement fusion Kahnan estimator identification self- tuning noise variance estimation modern time series analysis method; 分类号 O211.64 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正分布式观测融合Kalman滤波器被引量：1: 4; 作者邓自立郝钢; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1850-1854,共5页; 基金国家自然科学基金(60374026) 黑龙江大学自动控制重点实验室基金(F04-01)资助课题; 文摘对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器。在新息模型参数估计是一致的和观测数据是有界的假设下,该文证明了自校正Kalman滤波器收敛于当噪声统计已知时的全局最优融合Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。最后给出了一个4传感器跟踪系统的仿真例子并验证了其有效性。; 关键词多传感器信息融合分布式观测融合自校正Kalman滤波器噪声方差估计现代时间序列分析方法; Keywords Multisensor information fusion Distributed measurement fusion Self-tuning Kalman filters Noise variance estimation Modern time series analysis method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] O211.64 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正信息融合Wiener反卷积滤波器被引量：1: 5; 作者郝钢李云关琳琳邓自立; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2006年第8期917-921,共5页; 基金国家自然科学基金(60374026) 黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助; 文摘对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计噪声方差,进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性,即若ARMA新息模型参数估计是一致的,则它收敛于当噪声方差已知时的最优融合Wiener反卷积滤波器。同单传感器情形相比,它可提高滤波精度。一个带三传感器的反卷积系统的仿真例子说明了其有效性。; 关键词多传感器信息融合反卷积自校正Wiener反卷积滤波器辨识噪声方差估计渐近最优性现代时间序列分析方法; Keywords multisensor information fusion deconvolution self-tuning Wiener deconvolution filter identification noise variance estimation asymptotic optimality modern time series analysis method; 分类号 O211.64 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性被引量：1: 6; 作者王伟玲王强邓自立; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2009年第3期539-544,557,共7页; 基金国家自然科学基金(60874063)资助; 文摘对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按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融合Wiener滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)的方法证明了自校正Lyapunov方程的收敛性,进而证明了自校正融合Wiener滤波器收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性。它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高,且算法简单,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。; 关键词多传感器信息融合噪声统计估计自校正Lyapunov方程自校正Wiener滤波器收敛性现代时间序列分析方法; Keywords multisensor information fusion noise statistic estimation self-tuning Wiener filter convergence serf-tuning Lyapunov equation modem time series analysis method; 分类号 O211.64 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	现代时间序列分析在扫雷作战效果评估中的应用	孙明太任东彦秦锋	《舰船科学技术》北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析	邓自立郝钢	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自校正加权观测融合Kalman估值器	李云郝钢邓自立	《科学技术与工程》	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	自校正分布式观测融合Kalman滤波器	邓自立郝钢	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	自校正信息融合Wiener反卷积滤波器	郝钢李云关琳琳邓自立	《科学技术与工程》	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性	王伟玲王强邓自立	《科学技术与工程》	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料