基于低秩因子最优估计的特征级数据融合 被引量：1

1

作者 杨俊玲 许琪 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期279-287,349,共10页

为了提升信息融合系统对噪声的鲁棒性以及计算效率,并且考虑特征之间的关联性,提出一种基于低秩因子最优估计的特征级数据融合方法。通过优化潜在特征向量与从线性组合估计值中提取的余弦相似性度量,找到潜在信号特征空间的估计值。然... 为了提升信息融合系统对噪声的鲁棒性以及计算效率,并且考虑特征之间的关联性,提出一种基于低秩因子最优估计的特征级数据融合方法。通过优化潜在特征向量与从线性组合估计值中提取的余弦相似性度量,找到潜在信号特征空间的估计值。然后利用随机矩阵理论进行特征及数据融合,用于求解具有不同噪声水平的约束数据驱动优化问题。在两个数据集上的实验结果表明,该方法效果显著。 展开更多

关键词 低秩因子 最优估计 相似性度量 特征级融合

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基于最优估计的数据融合理论 被引量：22

2

作者 王炯琦 周海银 吴翊 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第2期392-399,共8页

本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价... 本文提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则;给出了多源信息统一的线性融合模型,使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制,并指出在噪声协方差阵正定的前提下,线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的;介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法,给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式;最后以两传感器数据融合为例,证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高,同时它们均优于任一单传感器局部估计精度. 展开更多

关键词 最优估计 数据融合 加权平均 BAYES估计 极大似然法

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相关测量噪声的多传感器最优融合状态估计 被引量：5

3

作者 金学波 孙优贤 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期60-64,共5页

当检测环境中有一个统一的噪声源时,各个传感器的测量噪声是相关的.许多算法都假设各个传感器的测量噪声是不相关的,因为这是保证测量噪声方差矩阵平行解耦的必要条件.基于矩阵相似变换的理论,提出了一种使多传感器相关测量噪声方差矩... 当检测环境中有一个统一的噪声源时,各个传感器的测量噪声是相关的.许多算法都假设各个传感器的测量噪声是不相关的,因为这是保证测量噪声方差矩阵平行解耦的必要条件.基于矩阵相似变换的理论,提出了一种使多传感器相关测量噪声方差矩阵解耦的方法,该方法使多传感器数据融合测量模型转化成测量噪声不相关的新模型,推导了存在相关测量噪声的多传感器数据融合最优状态估计算法.当测量噪声不相关时,算法与以往的具有不相关噪声的最优算法相同. 展开更多

关键词 数据融合 相关测量噪声 多传感器 最优融合状态估计 方差矩阵 平行解耦 信号估计

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基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法 被引量：3

4

作者 刘思伟 高社生 张震龙 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2004年第S1期196-198,共3页

文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合,提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先,用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后,用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系... 文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合,提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先,用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后,用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明:基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于传统的信息融合估计方法。 展开更多

关键词 随机加权估计 多维位置数据融合 最优估计

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多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 被引量：31

5

作者 孙书利 邓自立 《科学技术与工程》 2004年第5期334-336,340,共4页

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 。

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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基于信息融合最优估计的非线性离散系统预测控制 被引量：12

6

作者 甄子洋 王志胜 王道波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期331-336,共6页

针对非线性离散系统的二次型最优预测控制问题,提出了一种基于信息融合最优估计的迭代预测控制算法.通过融合二次型性能指标函数中包含的未来参考轨迹和控制能量的软约束信息,以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得协状态序列和... 针对非线性离散系统的二次型最优预测控制问题,提出了一种基于信息融合最优估计的迭代预测控制算法.通过融合二次型性能指标函数中包含的未来参考轨迹和控制能量的软约束信息,以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得协状态序列和控制序列的最优估计.通过二自由度机器人操作手的转移控制仿真,表明了该控制算法具有良好的稳定性和鲁棒性. 展开更多

关键词 信息融合 预测控制 非线性离散系统 最优估计

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基于最优融合估计的雷达组网数据处理 被引量：3

7

作者 姚磊 姚景顺 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2004年第z1期118-119,共2页

多传感器数据融合是雷达组网不可或缺的关键技术之一,从雷达组网的工程实现角度首先讨论了单传感器对目标点迹的鲁棒估计方法,并在此基础上讨论了多传感器数据融合的时空校准问题,推导了最优融合估计的计算方法。

关键词 多传感器数据融合 鲁棒估计 最优融合 时空校准

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基于误差系统的信息融合最优预见跟踪控制 被引量：12

8

作者 甄子洋 王志胜 王道波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期425-428,共4页

针对期望轨迹和干扰可预见的最优跟踪问题,提出了一种基于误差系统的信息融合最优控制方法.将线性伺服系统转化为误差系统;利用信息融合估计方法,通过融合期望轨迹、干扰输入、误差系统状态等信息,获得误差系统协状态以及控制增量的最... 针对期望轨迹和干扰可预见的最优跟踪问题,提出了一种基于误差系统的信息融合最优控制方法.将线性伺服系统转化为误差系统;利用信息融合估计方法,通过融合期望轨迹、干扰输入、误差系统状态等信息,获得误差系统协状态以及控制增量的最优估计.构建了由积分项、状态反馈控制项和预见前馈补偿项组成的最优预见控制系统.线性直流电机系统的控制仿真结果表明,信息融合最优预见控制下的位置跟踪精度比传统最优预见控制下的要高。 展开更多

关键词 信息融合 预见控制 最优估计 最优控制

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基于信息融合估计的离散线性系统预见控制 被引量：18

9

作者 甄子洋 王志胜 王道波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期347-352,共6页

针对期望轨迹和干扰可预见的离散线性最优跟踪问题,提出了一种基于信息融合估计的预见控制方法.推导了最优预见控制律的融合估计过程和最优预见性能指标.建立了包含状态反馈项、目标和干扰前馈补偿项的信息融合预见控制系统,并分析了其... 针对期望轨迹和干扰可预见的离散线性最优跟踪问题,提出了一种基于信息融合估计的预见控制方法.推导了最优预见控制律的融合估计过程和最优预见性能指标.建立了包含状态反馈项、目标和干扰前馈补偿项的信息融合预见控制系统,并分析了其渐近特性和稳态跟踪误差问题.直流电机系统的仿真结果表明,信息融合预见控制下的系统跟踪性能随着预见步数的增加而迅速提高并趋于稳定,且综合考虑跟踪误差与能量消耗时要优于传统预见控制. 展开更多

关键词 离散线性系统 预见控制 信息融合 最优估计 最优控制

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有限时间信息融合线性二次型最优控制 被引量：7

10

作者 甄子洋 江驹 +1 位作者 王志胜 王新华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期172-176,共5页

针对有限时间线性二次型最优控制问题,提出了一种新的求解方法—–信息融合估计方法.基于线性最小方差估计准则下的融合估计理论,通过融合期望状态轨迹、理想控制策略等软约束信息,分别采用集中式融合和序贯式融合两种信息处理方法,求... 针对有限时间线性二次型最优控制问题,提出了一种新的求解方法—–信息融合估计方法.基于线性最小方差估计准则下的融合估计理论,通过融合期望状态轨迹、理想控制策略等软约束信息,分别采用集中式融合和序贯式融合两种信息处理方法,求得最优状态调节器问题的最优融合控制序列.进一步从理论上论证了序贯式融合控制方法与传统最优控制方法的一致性,并通过直流电机系统的数值仿真也验证了集中式和序贯式融合控制方法与传统最优控制方法的等效性,从而统一了最优估计与最优控制问题,并为最优控制问题提供了一种新的求解方法. 展开更多

关键词 最优控制 信息融合 最优估计

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多传感器数据融合分散估计算法 被引量：7

11

作者 何青 王耀南 童调生 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2002年第2期15-18,共4页

本文基于最优估计理论 ,提出了一种多传感器分散估计融合算法 ,以解决测量噪声干扰下参数估计问题。该方法不要求知道测量数据的先验知识 ,在减少测量误差方面比传统的集中估计方法有明显的改善 。

关键词 多传感器数据融合 最优估计 分散算法 噪声 测量误差

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非线性信息融合估计理论 被引量：8

12

作者 王志胜 甄子洋 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期8-12,共5页

研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性... 研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。 展开更多

关键词 信息融合 非线性最优估计 多传感器

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非标准多传感器信息融合下的状态融合估计 被引量：1

13

作者 王炯琦 周海银 +1 位作者 赵德勇 吴翊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1415-1420,共6页

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响。针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型。此外对传感器间具有不同非线性误差... 给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响。针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型。此外对传感器间具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法。该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计。给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 信息融合 最优估计 半参数回归 非线性因素 系统误差 融合性能

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多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：8

14

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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信息融合稳态最优Kalman平滑器 被引量：2

15

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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两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器 被引量：7

16

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

17

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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新型融合估计方法及其在成纸定量中的应用

18

作者 王再富 金学波 林岳松 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1676-1682,共7页

在工业生产中造纸机状态监测的工程实际中,使用多个同类传感器进行在线测量可以得到更为准确的状态估计.在这类特殊的多传感器系统中,本文通过矩阵运算消除相关估计方差,得到了最优分布式融合估计算法.与多传感器传统分布式次优融合算... 在工业生产中造纸机状态监测的工程实际中,使用多个同类传感器进行在线测量可以得到更为准确的状态估计.在这类特殊的多传感器系统中,本文通过矩阵运算消除相关估计方差,得到了最优分布式融合估计算法.与多传感器传统分布式次优融合算法相比,该算法的优点在于适用于含有多于三个多传感器的系统.由于不需要存贮和计算中间变量,在计算量方面比最优融合算法具有较大优势.应用结果表明算法具有良好的估计性能. 展开更多

关键词 状态融合估计 相关估计方差 多传感器系统 最优融估计算法 次优融估计算法

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异质传感器数据的最优线性融合 被引量：11

19

作者 王志胜 周军 周凤岐 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2002年第5期50-53,共4页

研究了异质传感器对参数矢量进行的测量,测量数据基于线性均方估计的最优融合算法。提出和证明了异质传感器数据的最优线性融合定理,并得出“精度再差的传感器参与数据融合后都有利于提高系统的测量精度”这一结论。

关键词 异质传感器 最优线性融合 数据融合 线性均方估计 精度设计

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一种基于不确定分析的多传感器信息动态融合方法 被引量：17

20

作者 罗本成 原魁 +1 位作者 陈晋龙 朱海兵 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期407-415,共9页

提出了一种基于不确定分析的多传感器动态分布融合方法.首先引入贴近度的概念对传感器进行动态聚类,接着基于兼容测度实现了组内传感器信息的最优Bayesian估计融合;最后给出了一种基于一致测度的多传感器信息动态融合的方法.通过实验对... 提出了一种基于不确定分析的多传感器动态分布融合方法.首先引入贴近度的概念对传感器进行动态聚类,接着基于兼容测度实现了组内传感器信息的最优Bayesian估计融合;最后给出了一种基于一致测度的多传感器信息动态融合的方法.通过实验对比分析,证实了此方法具有较好的实效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 不确定分析 格贴近度 动态多传感器信息融合 最优bayesian估计融合

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