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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

多模型多传感器信息融合Kalman平滑器被引量：10: 2; 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

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器: 3; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正信息融合Kalman平滑器被引量：4: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正解耦融合Wiener状态预报器: 5; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

自校正信息融合Kalman预报器: 6; 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... 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; 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

题名多模型多传感器信息融合Kalman平滑器被引量：10: 2; 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

题名多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器: 3; 作者崔崇信邓自立; 机构黑龙江科技学院电气与信息工程学院黑龙江大学电子工程学院; 出处《科学技术与工程》 2010年第16期3938-3941,共4页; 基金国家自然科学基金(60874063)资助; 文摘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。; 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; Keywords modern time series analysis method arma innovation model weighted measurement fusion Wiener 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

题名自校正信息融合Kalman平滑器被引量：4: 4; 作者邓自立李春波; 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 2007年第2期236-242,248,共8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(F04-01); 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．; 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; Keywords multisensor information fusion weighted fusion MA innovation model system identification noise variance estimation self-tuning Kalman smoother; 分类号 O212.3 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自校正解耦融合Wiener状态预报器: 5; 作者刘金芳张鹏贾文静邓自立; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2007年第6期948-954,共7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。; 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; Keywords multisensor information fusion decoupled fusion arma innovation model identification self-tuning Wiener predictor convergence; 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

题名自校正信息融合Kalman预报器: 6; 作者李春波邓自立; 机构黑龙江大学自动化系; 出处《科学技术与工程》 2006年第5期513-518,共6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。; 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; Keywords muhisensor information fusion fusion weighted by matrices MA innovation model system identification noise variance estimation self-tuning Kalman predictor; 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	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	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
3	多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器	崔崇信邓自立	《科学技术与工程》	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	自校正信息融合Kalman平滑器	邓自立李春波	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	自校正解耦融合Wiener状态预报器	刘金芳张鹏贾文静邓自立	《科学技术与工程》	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	自校正信息融合Kalman预报器	李春波邓自立	《科学技术与工程》	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料