多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器 被引量：5

1

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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两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器 被引量：7

2

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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多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器 被引量：1

3

作者 崔崇信 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第2期112-115,共4页

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全... 基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计算负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 加权观测融合 最优融合估计 wiener滤波器 Kalman滤波方法

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多传感器单通道信息融合Wiener滤波器 被引量：11

4

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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多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器 被引量：6

5

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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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

6

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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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

7

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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多传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器 被引量：3

8

作者 邓自立 李云 王欣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期439-442,共4页

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则,对于带白色和有色观测噪声的多传感器单通道系统,提出了分布式融合白噪声反卷积滤波器.它由局部白噪声反卷积滤波器加权构成.可统一处理... 应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则,对于带白色和有色观测噪声的多传感器单通道系统,提出了分布式融合白噪声反卷积滤波器.它由局部白噪声反卷积滤波器加权构成.可统一处理融合滤波、平滑和预报问题.给出了计算局部滤波误差互协方差公式,可用于计算最优加权.同单传感器情形相比,可提高融合滤波器精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernou lli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性. 展开更多

关键词 最优加权融合 分布式融合 反射地震学 白噪声反卷积估值器 wiener滤波器

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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

9

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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多通道ARMA信号信息融合Wiener滤波器 被引量：2

10

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

11

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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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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多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器 被引量：1

13

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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两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器 被引量：3

14

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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多传感器观测滞后系统分布式融合Wiener滤波器 被引量：1

15

作者 吕楠 马静 孙书利 《科学技术与工程》 2008年第15期4129-4137,共9页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报器和白噪声估值器。推得了任两个带观测滞后传感器子系统之间的不同步预报误差互协方差阵。仿真例子验证了其有效性。 展开更多

关键词 观测滞后系统 wiener滤波器 多传感器 信息融合 互协方差阵

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自校正信息融合Wiener反卷积滤波器 被引量：1

16

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... 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。 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

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广义系统最优与自校正信息融合滤波器 被引量：1

17

作者 马静 曲仲田 孙书利 《科学技术与工程》 2006年第12期1591-1595,共5页

对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重。推得了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计... 对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重。推得了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。同时当系统含有未知噪声统计信息时,基于相关函数又给出了分布式自校正分量融合降阶滤波器。与各局部估计以及状态向量按标量加权融合估计相比,分量融合滤波具有更高的精度。仿真研究验证了其有效性。 展开更多

关键词 广义系统 最优信息融合 自校正信息融合 互协方差阵 降阶滤波器

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自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性 被引量：1

18

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... 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。 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

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多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器

19

作者 毛琳 邓自立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第30期1-3,33,共4页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高平滑器的精度。一个三传感器目标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 增广状态空间模型 线性最小方差信息融合准则 信号wiener滤波器和平滑器

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单通道ARMA信号信息融合Wiener反卷积滤波器

20

作者 邓自立 李云 王欣 《科学技术与工程》 2005年第17期1225-1230,1234,共7页

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、白噪声估值器和观测预报器,在线性最小方差最优加权信息融合准则下,对单通道ARMA信号提出了多传感器分布式融合Wiener反卷积滤波器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。... 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、白噪声估值器和观测预报器,在线性最小方差最优加权信息融合准则下,对单通道ARMA信号提出了多传感器分布式融合Wiener反卷积滤波器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个仿真例子说明了其有效性和正确性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 单通道ARMA信号 分布式融合 最优加权融合 反卷积 wiener滤波器

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