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题名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
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作者
孙书利
邓自立
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机构
黑龙江大学自动化系
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出处
《科学技术与工程》
2004年第5期334-336,340,共4页
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基金
国家自然科学基金 ( 60 3 740 2 6)资助
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文摘
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 。
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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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Keywords
multisensor optimal information fusion criterion linear minimum variance fusion estimation
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器
被引量：2
- 2
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作者
邓自立
高媛
崔崇信
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机构
黑龙江大学自动化系
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出处
《科学技术与工程》
2004年第7期518-521,共4页
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基金
国家自然科学基金(60374026)
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文摘
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。
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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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Keywords
multisensor
linear minimum variance
optimal information criterion
weighted by diagonal matrices
information fusion steady-state
Kalman filter
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分类号
O211.64
[理学—概率论与数理统计]
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题名多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器
- 3
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作者
邓自立
梁佐江
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机构
黑龙江大学自动化系
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出处
《科学技术与工程》
2005年第9期539-542,共4页
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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
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文摘
应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个三传感器信息融合Wiener跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。
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关键词
按标量加权的线性最小方差信息融合规则
多传感器
信息融合Wiener信号滤波器
LYAPUNOV方程
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Keywords
linear minimum variance optimal information fusion rule weighted by scalars multisensor information fusion Wiener signal filter Lyapunov equation
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分类号
O211.64
[理学—概率论与数理统计]
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题名两传感器信息融合稳态Kalman滤波器和平滑器
- 4
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作者
邓自立
高媛
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机构
黑龙江大学自动化系
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出处
《科学技术与工程》
2005年第17期1231-1234,共4页
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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
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文摘
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。
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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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Keywords
linear minimum variance fusion estimation weighted by matrices information fusion Kal man tilter iniormation fusion Kalman smoother
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分类号
O211.64
[理学—概率论与数理统计]
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题名多传感器分布式融合Kalman预报器
被引量：1
- 5
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作者
邓自立
毛琳
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机构
黑龙江大学自动化系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第9期1542-1545,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60374026)
黑龙江大学自动控制重点实验室资助课题
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文摘
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。
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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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Keywords
Multisensor information fusion, Linear minimum variance fusion criterion, Weighted fusion, Lyapunov equation, Distributed fusion Kalman predictor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CPS的建筑环境数据级检测融合方法
- 6
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作者
陈浩男
马斌
王长涛
刘钊
溥博文
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机构
沈阳建筑大学信息与控制学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第1期96-99,102,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(11142191)
住房和城乡建设部科技项目(2012-K8-33)
住房和城乡建设部科技项目(2013-K1-48)
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文摘
针对建筑环境CPS数据级融合可靠性的问题,采用线性最小方差估计的方法对传统自适应加权融合算法进行改进,不仅减小了均方误差,而且使得融合结果可靠性更高。在数据融合前进行限幅处理,判断数据是否异常,对异常数据的加权因子进行配置处理,既提高了数据的筛选性,又保证了系统数据融合结果的可靠性。仿真实验表明了该方法的有效性。
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关键词
建筑环境
信息物理融合系统
数据级融合
自适应加权融合算法
线性最小方差
限幅滤波
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Keywords
built environment
cyber-physical systems
data level fusion
adaptive weighted fusion algorithm
linear mini-mum variance
amplitude limiting filtering
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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