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自校正标量加权信息融合Kalman滤波器: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器被引量：13: 2; 作者孙书利邓自立《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期635-638,共4页; 基于标量加权多传感器线性最小方差最优信息融合准则,对被多传感器观测的带有色观测噪声的离散线性随机控制系统,提出了一种具有两层融合结构的标量加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于相应的带相关噪声系统的最优信息融合稳态Kalma... 展开更多; 关键词多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器有色观测噪声雷达跟踪系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

具有随机时延的多传感器最优标量加权融合估计: 3; 作者杨旭东文成林刘荣利《机电工程》 CAS 2008年第3期13-16,共4页; 在实际的计算机系统中,当观测数据通过网络被传送到远程控制器时,时常发生具有随机性的时滞或观测数据丢失现象。针对这一问题,研究了数据传输具有一步随机延迟的多传感器动态系统的融合估计问题。按照标量加权的线性最小方差信息融合准... 展开更多; 关键词滤波器设计状态估计随机时延标量加权融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

多模型多传感器信息融合Kalman平滑器被引量：10: 4; 作者孙书利《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期211-217,共7页; 基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量... 展开更多; 关键词多模型多传感器系统标量加权最优信息融合准则固定滞后平滑器 Kalman滤波方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波变换的多传感器最优信息融合被引量：4: 5; 作者蔡猛《电光与控制》北大核心 2013年第12期97-100,共4页; 针对多传感器信息融合,从时频域提出一种最优的融合规则。利用信号的多尺度特性,引入小波变换,将状态向量和观测值分解为多尺度信号,对多尺度信号(包括近似信号和细节信号)滤波更新,多传感器信息融合通过标量加权多尺度滤波值获得,得到... 展开更多; 关键词小波变换多传感器融合多尺度滤波标量加权; 在线阅读下载PDF 职称材料

带有色观测噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器: 6; 作者陶贵丽刘文强孙成发《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第2期93-97,共5页; 对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将其变换为带相关噪声的2个降阶多传感器子系统;应用Kalman滤波方法,在线性最小方差加权融合准则下,给出按块对角阵标量加权融... 展开更多; 关键词广义系统有色观测噪声标量加权融合奇异值分解 Kalman滤波方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器: 7; 作者邓自立梁佐江《科学技术与工程》 2005年第9期539-542,共4页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用被引量：25: 8; 作者孙书利史雪岩崔平远《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期241-246,共6页; 提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性,只需计算加权标量,避免了加权矩阵的计算,明显减小了计算负担,便于实时应用。基于该融合算法,对被多个传感器观测的离散... 展开更多; 关键词多传感器标量加权信息融合容错 Kalman多步预报器雷达跟踪系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

线性半向量二层规划问题的割平面方法被引量：1: 9; 作者袁梓翠吕一兵万仲平《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第3期716-721,共6页; 本文研究线性半向量二层规划问题的割平面方法.首先基于线性多目标规划的加权标量化方法以及下层问题的K-K-T最优性条件,将线性半向量二层规划问题转化为相应的单层规划问题;然后通过分析所构造单层规划问题最优解的特征,同时基于割平... 展开更多; 关键词线性半向量二层规划加权标量化最优性条件割平面全局最优解; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正标量加权信息融合Kalman滤波器: 1; 作者李云李春波邓自立; 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》 2005年第22期1696-1700,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。; 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; Keywords muhisensor information fusion fusion weighted by scalars ARMA innovation model system identification noise variance estimation self-tunting Kalman filter; 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

题名带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器被引量：13: 2; 作者孙书利邓自立; 机构哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心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 2004年第4期635-638,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60374026) 黑龙江省教育厅基金项目(10541174) 黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目.; 文摘基于标量加权多传感器线性最小方差最优信息融合准则,对被多传感器观测的带有色观测噪声的离散线性随机控制系统,提出了一种具有两层融合结构的标量加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于相应的带相关噪声系统的最优信息融合稳态Kalman预报器.最优信息融合稳态预报器可在所有局部预报器达到稳态时,通过一次融合获得,且任两个子系统之间的稳态预报误差互协方差阵可通过任选初值迭代求得,并证明了它的收敛性.通过将它应用到带三个传感器的雷达跟踪系统验证了其有效性.; 关键词多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器有色观测噪声雷达跟踪系统; Keywords multi_sensor scalar weighting optimal information fusion steady_state Kalman filter colored measurement noises radar tracking system; 分类号 TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名具有随机时延的多传感器最优标量加权融合估计: 3; 作者杨旭东文成林刘荣利; 机构杭州电子科技大学信息与控制研究所; 出处《机电工程》 CAS 2008年第3期13-16,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60434020 60572051); 文摘在实际的计算机系统中,当观测数据通过网络被传送到远程控制器时,时常发生具有随机性的时滞或观测数据丢失现象。针对这一问题,研究了数据传输具有一步随机延迟的多传感器动态系统的融合估计问题。按照标量加权的线性最小方差信息融合准则,对基于每个单传感器得到的局部最优状态估计进行了融合,得到了全局最优状态估计。最后,给出了仿真例子,证实融合估计的效果在精度上优于基于每个单传感器的估计。; 关键词滤波器设计状态估计随机时延标量加权融合; Keywords filter design state estimation random time delay fusion weighted by scalars; 分类号 TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多模型多传感器信息融合Kalman平滑器被引量：10: 4; 作者孙书利; 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 2005年第2期211-217,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(60374026) 黑龙江省教育厅基金资助项目(10541174) +1 种基金黑龙江大学自动控制重点实验室资助项目.; 文摘基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量加权信息融合稳态平滑器,它计算量小,便于实时应用.并给出了两个子系统之间的平滑误差互协方差阵的计算公式.仿真例子验证了其有效性.; 关键词多模型多传感器系统标量加权最优信息融合准则固定滞后平滑器 Kalman滤波方法; Keywords system with multiple models and multiple sensors optimal information fusion criterion weighted by scalars fixed_lag smoother Kalman filtering method; 分类号 TP202.4 [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

题名基于小波变换的多传感器最优信息融合被引量：4: 5; 作者蔡猛; 机构中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所; 出处《电光与控制》北大核心 2013年第12期97-100,共4页; 文摘针对多传感器信息融合,从时频域提出一种最优的融合规则。利用信号的多尺度特性,引入小波变换,将状态向量和观测值分解为多尺度信号,对多尺度信号(包括近似信号和细节信号)滤波更新,多传感器信息融合通过标量加权多尺度滤波值获得,得到小波域的最优估计,然后通过小波逆变换获得时域状态估计。该方法的优点为:1)同时更新了近似信号和细节信号;2)从时频域信息融合,提高了估计精度;3)只需计算标量权系数,避免了求取加权矩阵及其逆,避免了矩阵奇异。仿真结果验证了算法的有效性。; 关键词小波变换多传感器融合多尺度滤波标量加权; Keywords wavelet transform multi-sensor fusion multi-scale filtering weighted by scalar; 分类号 V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名带有色观测噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器: 6; 作者陶贵丽刘文强孙成发; 机构黑龙江科技学院计算机与信息工程学院; 出处《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第2期93-97,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60374026) 黑龙江科技学院引进人才启动基金项目(07-47); 文摘对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将其变换为带相关噪声的2个降阶多传感器子系统;应用Kalman滤波方法,在线性最小方差加权融合准则下,给出按块对角阵标量加权融合降阶广义Kalman平滑器.MonteCarlo仿真结果表明该方法的有效性.; 关键词广义系统有色观测噪声标量加权融合奇异值分解 Kalman滤波方法; Keywords descriptor system colored noise measurement scalar weighting fusion singular value decomposition Kalman filtering 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

题名多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器: 7; 作者邓自立梁佐江; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2005年第9期539-542,共4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。; 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; Keywords linear minimum variance optimal information fusion rule weighted by scalars multisensor information fusion Wiener signal filter Lyapunov equation; 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

题名多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用被引量：25: 8; 作者孙书利史雪岩崔平远; 机构哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期241-246,共6页; 基金国防基础科研基金资助项目(J1600B001); 文摘提出了一种新的标量加权线性最小方差意义下的多传感器最优信息融合算法。该算法考虑了局部估计误差之间的相关性,只需计算加权标量,避免了加权矩阵的计算,明显减小了计算负担,便于实时应用。基于该融合算法,对被多个传感器观测的离散线性随机系统,给出了具有容错性的多传感器标量加权最优信息融合分布式Kalman多步预报器。它具有两层融合结构,其中第一融合层具有网状并行结构,用来获得每时刻每两个无故障传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵;第二融合层用来确定最优标量加权系数,进而获得标量加权最优融合Kalman多步预报器。将其应用于雷达跟踪系统验证了其有效性。; 关键词多传感器标量加权信息融合容错 Kalman多步预报器雷达跟踪系统; Keywords Multi-sensor Scalar weighting Information fusion Fault tolerance Kalman multi-step predictor Radar tracking system; 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

题名线性半向量二层规划问题的割平面方法被引量：1: 9; 作者袁梓翠吕一兵万仲平; 机构长江大学信息与数学学院武汉大学数学与统计学院; 出处《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第3期716-721,共6页; 基金国家自然科学基金(11771058,11871383) 湖北省杰出青年基金(2019CFA088)。; 文摘本文研究线性半向量二层规划问题的割平面方法.首先基于线性多目标规划的加权标量化方法以及下层问题的K-K-T最优性条件,将线性半向量二层规划问题转化为相应的单层规划问题;然后通过分析所构造单层规划问题最优解的特征,同时基于割平面思想,设计一种求解线性半向量二层规划问题全局最优解的算法;最后,利用算例验证所设计割平面算法的可行、有效性.; 关键词线性半向量二层规划加权标量化最优性条件割平面全局最优解; Keywords Linear semivectorial bilevel programming Weighted scalarization Optimality condition Cutting plane Global optimal solution; 分类号 O221.1 [理学—运筹学与控制论]; 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	自校正标量加权信息融合Kalman滤波器	李云李春波邓自立	《科学技术与工程》	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	带有色观测噪声系统多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器	孙书利邓自立	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	具有随机时延的多传感器最优标量加权融合估计	杨旭东文成林刘荣利	《机电工程》 CAS	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多模型多传感器信息融合Kalman平滑器	孙书利	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于小波变换的多传感器最优信息融合	蔡猛	《电光与控制》北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	带有色观测噪声的广义系统信息融合Kalman平滑器	陶贵丽刘文强孙成发	《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器	邓自立梁佐江	《科学技术与工程》	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	多传感器最优信息融合Kalman多步预报器及其应用	孙书利史雪岩崔平远	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	25	在线阅读下载PDF 职称材料
9	线性半向量二层规划问题的割平面方法	袁梓翠吕一兵万仲平	《应用数学》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料