现代时间序列分析方法的猎扫雷作战效果评估

1

作者 任东彦 孙明太 赵志允 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第5期79-82,共4页

针对常规Kalman滤波在猎扫雷作战效果评估中退化为次优,特别是对混布雷阵效果评估精度低的问题,研究了将现代时间序列分析方法应用于猎扫雷作战效果评估。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,对比了2种方法的优缺点。结果表明:现代时间序列... 针对常规Kalman滤波在猎扫雷作战效果评估中退化为次优,特别是对混布雷阵效果评估精度低的问题,研究了将现代时间序列分析方法应用于猎扫雷作战效果评估。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,对比了2种方法的优缺点。结果表明:现代时间序列分析方法比常规Kalman滤波评估更有效,尤其对混布雷阵也有很好的评估效果,且计算过程简便,提高了估计精度。 展开更多

关键词 作战效果评估 现代时间序列分析 KALMAN滤波

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现代时间序列分析在扫雷作战效果评估中的应用

2

作者 孙明太 任东彦 秦锋 《舰船科学技术》 北大核心 2013年第10期145-149,共5页

针对扫雷作战效果评估出现异常结果,特别是在混布雷阵效果评估过程中出现发散、突变和精度低的问题,采用现代时间序列分析法对扫雷作战效果进行评估。结合扫雷作战特点,给出具体的求解过程。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,结果表明了... 针对扫雷作战效果评估出现异常结果,特别是在混布雷阵效果评估过程中出现发散、突变和精度低的问题,采用现代时间序列分析法对扫雷作战效果进行评估。结合扫雷作战特点,给出具体的求解过程。通过对4种典型雷阵的仿真和分析,结果表明了该评估方法的有效性,尤其对混布雷阵也有很好的评估效果,且计算过程简便,可用于扫雷作战效果的实时评估。 展开更多

关键词 作战效果评估 现代时间序列分析 白噪声估计理论

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自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析 被引量：9

3

作者 邓自立 郝钢 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期845-852,共8页

对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知... 对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器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 加权观测融合 自校正Kalman估值器 噪声方差估计 收敛性分析 现代时间序列分析方法

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带多层融合结构的广义系统Kalman融合器 被引量：10

4

作者 高媛 李怀敏 邓自立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期639-646,共8页

对带多传感器的线性离散随机广义系统,用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统,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)新息模型和白噪声估计理论,提出了带三层融合结构的分布式稳态Kalman... 对带多传感器的线性离散随机广义系统,用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统,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)新息模型和白噪声估计理论,提出了带三层融合结构的分布式稳态Kalman融合器,它由两个加权融合器和两个复合融合器组成.第一层给出子系统状态融合器,实现了每个子系统分量解耦融合;第二层给出变换后状态融合器,实现了两个子系统的解耦融合;第三层给出原始状态融合器,它可统一处理状态融合滤波、平滑和预报问题.为计算最优加权阵,给出了计算局部估计误差互协方差阵公式,证明了它的精度比每个局部估值器精度高.Monte Carlo的仿真实例说明了其有效性. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 广义系统 KALMAN滤波器 多层融合 解耦融合 现代时间序列分析方法

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多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器 被引量：5

5

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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多传感器单通道信息融合Wiener滤波器 被引量：11

6

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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按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：5

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6期870-874,共5页

为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量... 为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时间序列分析方法,提出了按对角阵加权的线性最小方差多传感器信息融合稳态Kalman滤波器.它等价于状态分量按标量加权信息融合Kalman滤波器,实现了解耦信息融合Kalman滤波器.它的精度和计算负担介于按矩阵和按标量加权融合器两者之间,且便于实时应用.为了计算最优加权,提出了计算稳态滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程.一个三传感器的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 多传感器 按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 实时信息融合 解耦信息融合Kalman滤波器 LYAPUNOV方程 现代时间序列分析方法

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自校正加权观测融合Kalman估值器 被引量：2

8

作者 李云 郝钢 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第2期116-120,共5页

对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问... 对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型参数的两段递推最小二乘法在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正滤波、预报和平滑问题,并证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它与相应的最优加权观测融合Kalman估值器的误差收敛到零,因而具有渐近全局最优性。一个带3传感器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 加权观测融合 KALMAN估值器 辨识 自校正 噪声方差估计现代时间序列分析疗法

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统一的和通用的Wiener状态滤波器 被引量：2

9

作者 邓自立 张明波 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期427-430,共4页

用现代时间序列分析方法 ,基于 ARMA新息模型提出了带拟白噪声、拟相关噪声和带观测滞后系统的统一的通用的渐近稳定的 Wiener状态滤波器 ,可统一处理状态滤波、平滑和预报问题 .同 Kalman滤波方法和多项式方法相比 ,避免了求解 Riccat... 用现代时间序列分析方法 ,基于 ARMA新息模型提出了带拟白噪声、拟相关噪声和带观测滞后系统的统一的通用的渐近稳定的 Wiener状态滤波器 ,可统一处理状态滤波、平滑和预报问题 .同 Kalman滤波方法和多项式方法相比 ,避免了求解 Riccati方程和 Diophantine方程。 展开更多

关键词 状态估计 Wiener状态滤波器 现代时间序列分析方法

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ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器 被引量：4

10

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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广义系统解耦融合Wiener状态估值器 被引量：2

11

作者 冉陈键 杨立新 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第19期4815-4820,4836,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)新息模型和白噪声估计理论,在线性最小方差分量标量加权最优信息融合准则下,提出了多传感器广义线性离散随机系统分量解耦融合Wiener状态估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题... 应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型和白噪声估计理论,在线性最小方差分量标量加权最优信息融合准则下,提出了多传感器广义线性离散随机系统分量解耦融合Wiener状态估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题,可处理非因果广义系统。为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差阵公式。它的精度比每个局部估值器精度高。一个MonteCarlo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 广义系统 解耦融合 Wiener状态滤波器 现代时间序列分析方法

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自校正分布式观测融合Kalman滤波器 被引量：1

12

作者 邓自立 郝钢 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1850-1854,共5页

对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Ka... 对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个等价的融合观测方程。该文应用现代时间序列分析方法,基于新息模型参数的在线辨识,可估计未知噪声方差,进而提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器。在新息模型参数估计是一致的和观测数据是有界的假设下,该文证明了自校正Kalman滤波器收敛于当噪声统计已知时的全局最优融合Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。最后给出了一个4传感器跟踪系统的仿真例子并验证了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 分布式观测融合 自校正Kalman滤波器 噪声方差估计 现代时间序列分析方法

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自校正信息融合Wiener反卷积滤波器 被引量：1

13

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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带位置和速度观测的信息融合Kalman跟踪滤波器 被引量：1

14

作者 孟华 石莹 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第1期14-18,共5页

应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性最小方差信息融合准则下,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器,... 应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性最小方差信息融合准则下,分别提出了按矩阵加权、对角阵加权和标量加权的三种信息融合Kalman跟踪滤波器,其中,按标量加权可明显减少计算负担,便于实时应用。一个仿真例子说明了两种方法引出相同的结果,但构造ARMA新息模型时必须进行左素分解,且说明了三种加权融合滤波器的精度无显著差异。 展开更多

关键词 现代时间序列分析方法 Kalman滤波方法 跟踪系统 信息融合Kalman跟踪滤波器

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自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性 被引量：1

15

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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带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器 被引量：1

16

作者 高媛 邓自立 《科学技术与工程》 2009年第12期3186-3193,共8页

对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时... 对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用。利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性。一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 加权观测融合 自校正Kalman滤波器 收敛性 动态误差系统分析(DESA)方法 现代时间序列分析方法

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自校正观测融合解耦Wiener状态预报器 被引量：1

17

作者 陈红 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第24期6285-6290,共6页

对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按... 对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。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 加权观测融合 自校正解耦融合Wiener状态预报器 收敛性 现代时间序列分析方法

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一种基于广义系统的Wiener状态滤波器设计

18

作者 王树斌 薄迎春 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2004年第3期119-121,共3页

基于ARMA新息模型和白噪声估值器 ,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器 (也称估值器 ) ,用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题。估值器具有ARMA递推形式 ,且具有渐近稳定性。该算法简单 ,避免求... 基于ARMA新息模型和白噪声估值器 ,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器 (也称估值器 ) ,用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题。估值器具有ARMA递推形式 ,且具有渐近稳定性。该算法简单 ,避免求解复杂的Diophantine方程和Riccati方程。对于稳定或不稳定系统、非最小相位系统、状态转移阵奇异或非奇异系统 ,只要系统完全可观 ,都可统一进行处理。仿真算例验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 WIENER 滤波器 多重观测滞后系统 ARMA 现代时间序列分析方法 地震勘探技术 油田

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快速次优固定区间白噪声平滑器

19

作者 邓自立 孙书利 石莹 《科学技术与工程》 2003年第2期106-108,共3页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,用多项式矩阵的截尾方法提出了带相关噪声系统的统一的快速次优固定区间白噪声平滑器。它们可明显减小计算负担,且可用新息滤波器和Wiener滤波器表示。给出了截尾误差公式及截尾指数选择公... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,用多项式矩阵的截尾方法提出了带相关噪声系统的统一的快速次优固定区间白噪声平滑器。它们可明显减小计算负担,且可用新息滤波器和Wiener滤波器表示。给出了截尾误差公式及截尾指数选择公式。一个Bemoulli-Gaussian白噪声的仿真例子说明其有效性。 展开更多

关键词 反射地震学 固定区间白噪声平滑器 快速平滑算法 现代时间序列分析方法

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多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

20

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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