基于ARMA新息模型辨识的工序质量诊断方法 被引量：1

1

作者 高齐圣 潘德惠 《管理工程学报》 CSSCI 1999年第4期37-40,1,共5页

本文基于辨识 ARMA新息模型生成估计残差序列 ,再对残差序列的平均值和无偏方差进行假设检验 ,可实现工序质量的异常诊断。

关键词 工序质量诊断 ARMA新息模型 辨识 残差序列 假设检验

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基于ARMA新息模型与Riccati方程的两种Kalman跟踪滤波器的等价性 被引量：1

2

作者 邓自立 石莹 孟华 《科学技术与工程》 2004年第11期894-896,902,共4页

针对带位置和速度观测的目标跟踪系统,分别利用ARMA新息模型法和Riccati方程法求稳态Kal-man滤波器增益,通过仿真验证了两种方法的等价性。在构造ARMA新息模型时,必须进行多项式矩阵的左素分解,才能得到正确的ARMA新息模型,否则将引出... 针对带位置和速度观测的目标跟踪系统,分别利用ARMA新息模型法和Riccati方程法求稳态Kal-man滤波器增益,通过仿真验证了两种方法的等价性。在构造ARMA新息模型时,必须进行多项式矩阵的左素分解,才能得到正确的ARMA新息模型,否则将引出错误的滤波结果。 展开更多

关键词 ARMA新息模型 RICCATI方程 KALMAN滤波 左素分解 Kalman跟踪滤波器 目标跟踪系统

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估计MA参数的多维强Gevers-Wouters算法及其在构造ARMA新息模型中的应用 被引量：1

3

作者 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期737-740,共4页

提出了用多维Gevers Wouters(G W)算法得到稳定的滑动平均 (MA)过程的一个频域充分条件 ,并给出了在构造ARMA新息模型中的应用 ,给出了保证ARMA新息模型的MA多项式矩阵稳定的一个时域充分条件 .仿真结果表明 ,多维G W算法具有快速收敛... 提出了用多维Gevers Wouters(G W)算法得到稳定的滑动平均 (MA)过程的一个频域充分条件 ,并给出了在构造ARMA新息模型中的应用 ,给出了保证ARMA新息模型的MA多项式矩阵稳定的一个时域充分条件 .仿真结果表明 ,多维G W算法具有快速收敛的性质 . 展开更多

关键词 滑动平衡 参数估计 ARMA新息模型 多维强Gevers-Wouters算法

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基于稳态Riccati方程迭代解的ARMA新息模型的构造

4

作者 邓自立 孙书利 +1 位作者 许燕 石莹 《科学技术与工程》 2002年第6期12-13,共2页

ARMA 新息模型在最优滤波理论中起重要作用。对于带相关噪声系统导出了等价于稳态 Kalman 预报器的 ARMA 新息模型,并提出了基于稳态 Riccati 方程迭代解构造 ARMA 新息模型的新方法。一个仿真例子说明了新方法的有效性。

关键词 稳态Riccati方程 迭代解 ARMA新息模型 带相关噪声系统 滤波理论

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新息模型的独立分量分析方法 被引量：1

5

作者 舒朗 舒勤 苏静 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期556-558,共3页

为提高独立分量分析(ICA)算法的收敛速度与收敛精度,引入ICA方法的新息模型。通过新息的计算减少观测数据间的冗余进而增加了潜在分量的非高斯性。实验中利用具有弱相关性的图像信号进行仿真,通过与传统算法的比较证明了新方法能有效提... 为提高独立分量分析(ICA)算法的收敛速度与收敛精度,引入ICA方法的新息模型。通过新息的计算减少观测数据间的冗余进而增加了潜在分量的非高斯性。实验中利用具有弱相关性的图像信号进行仿真,通过与传统算法的比较证明了新方法能有效提高收敛速度和收敛精度。 展开更多

关键词 独立分量分析 新息模型 时间滤波 峭度

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一种基于ARMA新息模型的机动目标跟踪算法

6

作者 郑海全 欧建军 于雷 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第S3期254-257,共4页

针对一般机动目标跟踪算法的复杂性和计算量大的缺点,提出了一种基于ARMA新息模型的改进稳态Kalman滤波算法。该算法选取极坐标系为跟踪坐标系,将反映径向加速度和机动角加速度的控制输入量引入到目标距离和方位的状态描述模型中,其计... 针对一般机动目标跟踪算法的复杂性和计算量大的缺点,提出了一种基于ARMA新息模型的改进稳态Kalman滤波算法。该算法选取极坐标系为跟踪坐标系,将反映径向加速度和机动角加速度的控制输入量引入到目标距离和方位的状态描述模型中,其计算量远远小于一般跟踪算法。仿真试验结果表明该算法满足机动目标跟踪的精度要求,可应用于机动目标的快速跟踪。 展开更多

关键词 ARMA 新息模型 滤波算法 机动目标跟踪

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新息改进GM(1,1)模型参数估计的新方法 被引量：5

7

作者 郭文艳 任大卫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第24期62-64,共3页

为了提高新息改进GM(1,1)模型的预测精度,引入累积法对新息改进GM(1,1)模型的参数进行估计,给出了新的参数估计公式。该方法避免了大量的矩阵运算,降低了计算量。数值计算结果表明,累积法新息改进GM(1,1)模型具有很高的预测精度,是一种... 为了提高新息改进GM(1,1)模型的预测精度,引入累积法对新息改进GM(1,1)模型的参数进行估计,给出了新的参数估计公式。该方法避免了大量的矩阵运算,降低了计算量。数值计算结果表明,累积法新息改进GM(1,1)模型具有很高的预测精度,是一种值得推广的新模型。 展开更多

关键词 新息改进GM(1 1)模型 累积法 参数估计

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新息与等维新息非等间距GM(1,1)模型及其应用 被引量：8

8

作者 曾斌 罗佑新 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第4期615-618,共4页

为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测... 为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测的新信息补充到原始序列,能很好的反映系统的发展;而等维新息模型随着系统的发展,不仅添加新信息,而且除去老信息,这样的处理方式比仅仅添加新信息的方式具有更好的预测效果;这些结论丰富了灰色系统的模型,为灰色理论的运用提供了一个有效的方法。 展开更多

关键词 非等间距灰色模型 背景值 GM(1 1)模型 新息GM(1 1)模型 等维新息GM(1 1)模型 灰色理论 预测精度 积分重构

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灰色新息GM（1，1）模型的递推算法

9

作者 王玉振 周文安 《山东矿业学院学报》 CAS 1995年第2期151-153,共3页

在研究新息ＧＭ（１，ｌ）模型传统算法的基础上，提出了灰色新息ＧＭ（１，１）模型的一种新算法─—递推算法。

关键词 灰色模型 递推算法 新息模型

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动态新息GM(1,1)在卫星电池阵功率预测中的应用 被引量：3

10

作者 谷吉海 姜兴渭 +2 位作者 巴兴强 范显峰 黄文虎 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期28-30,34,共4页

根据观测到的历史数据对卫星电池阵输出功率的未来值进行预测 ,可实现对电池阵性能劣化的早期预报 .灰色预测方法的GM(1,1)模型只适合对单调递增或递减时间序列进行预测 ,针对卫星电池阵输出功率具有波动变化的趋势特征 ,采用实时在线... 根据观测到的历史数据对卫星电池阵输出功率的未来值进行预测 ,可实现对电池阵性能劣化的早期预报 .灰色预测方法的GM(1,1)模型只适合对单调递增或递减时间序列进行预测 ,针对卫星电池阵输出功率具有波动变化的趋势特征 ,采用实时在线的方法 ,建立了动态新息GM (1,1)预测模型 ,经实例预测验证 ,动态新息GM(1,1)模型可明显地提高预测精度 ,并且能对电池阵输出功率的波动变化趋势正确预测 . 展开更多

关键词 灰色预测 动态新息GM(1 1)模型 卫星电池阵 功率预测 输出功率 卫星电源系统

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微弱高频CW信号的自适应滤波 被引量：4

11

作者 李国军 曾孝平 +2 位作者 周晓娜 曾理 蒋勇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期227-231,250,共6页

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差... 高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。 展开更多

关键词 自适应滤波 ARMA新息模型 KALMAN滤波 莫尔斯信号 信号检测

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自校正信息融合Kalman平滑器 被引量：4

12

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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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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具有未知系统偏差的自适应Kalman平滑器

14

作者 周露 闻新 +1 位作者 吴瑶华 黄文虎 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 1995年第3期219-224,共6页

提出一种有效的具有未知系统伯差的自适应Ｋａｌｍａｎ平滑器．应用状态空间方法和ＡＲＭＡ新息模型，基于白噪声估值器和输出预报器，给出线性离散定常系统自适应最优状态和偏差联合Ｋａｌｍａｕ平滑器，最后给出仿真实例．

关键词 稳态最优Kalman平滑 自适应Kalman平滑 白噪声估值器 输出预报器 ARMA新息模型

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非平稳背景噪声下微弱高频CW信号的自适应检测

15

作者 李国军 周晓娜 +1 位作者 曾理 林金朝 《科学技术与工程》 2009年第4期884-888,共5页

在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效。针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法。该方法避免了标准Kalma... 在强噪声背景下,基于时频联合分析的高频CW信号检测算法性能严重下降,同时标准Kalman滤波器对非平稳背景噪声下微弱高频CW信号也失效。针对此问题,本文提出了一种基于ARMA新息模型的自适应Kalman滤波器检测方法。该方法避免了标准Kalman滤波检测CW信号时需要确定系统噪声统计特性的问题。论文根据CW信号的状态空间随机信号模型,构造了ARMA新息模型,通过在线辨识MA模型参数来估计Kalman滤波增益,从而实现了CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够在强噪声背景下动态跟踪CW信号时域波形,且算法简单,实时性强,可用于指导高频CW电报自动接收设备的研制。 展开更多

关键词 微弱高频CW信号 非平稳噪声 ARMA新息模型 自适应Kalman滤波器

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自校正解耦融合Wiener状态预报器

16

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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自校正标量加权信息融合Kalman滤波器

17

作者 李云 李春波 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第22期1696-1700,共5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,基于自回归滑动平均(ARMA)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,提出了自校正标量加权信息融合Ka... 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,基于自回归滑动平均(ARMA)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,提出了自校正标量加权信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性,且比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,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 标量加权融合ARMA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校 KALMAN滤波器

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多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

18

作者 崔崇信 邓自立 《科学技术与工程》 2010年第16期3938-3941,共4页

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著... 利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用。一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 现代时间序列分析方法 ARMA新息模型 加权观测融合 WIENER滤波器

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自校正信息融合Kalman预报器

19

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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基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法 被引量：3

20

作者 夏忠婷 汪圣利 武洋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第5期43-47,共5页

给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,... 给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;该算法结合了马尔可夫参数自适应和新息滤波器技术,实现了马尔可夫转移矩阵的自适应和量测噪声的减小。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 不敏卡尔曼滤波 马尔可夫参数自适应 新息滤波器交互式多模型算法 目标跟踪

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