多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 被引量：31

1

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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线性多网络融合——基于最小均方差的遗传算法方法

2

作者 张代华 於东军 赵海涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第21期87-89,共3页

为了提高神经网络求解问题的性能,有必要将多个网络融合。该文提出一种多网络线性融合的方法———基于最小均方差的遗传算法方法。使用此方法能显著提高网络的性能。仿真结果证明了该方法的有效性,具有实际应用价值。

关键词 神经网络 线性融合 遗传算法 最小均方差

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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：6

3

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期265-270,共6页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness... 在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性. 展开更多

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 均方误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则

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平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：5

4

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期525-530,共6页

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 平衡损失风险函数准则 PRPC准则

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Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性 被引量：1

5

作者 刘谢进 缪柏其 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期605-609,共5页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 岭估计 均方误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则

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多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器

6

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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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

7

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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多传感器单通道信息融合Wiener滤波器 被引量：11

8

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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基于SVM的多传感器信息融合算法 被引量：12

9

作者 周鸣争 汪军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期407-410,共4页

支持向量机(Support Vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合... 支持向量机(Support Vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明,基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。 展开更多

关键词 信息融合算法 SVM 多传感器信息融合 信息融合模型 结构风险最小化 Vector 在线测量系统 支持向量机 学习算法 泛化性能 测控系统 模糊关系 纸张水份 推广性能 测量精度 非线性 小样本 高维数

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多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：8

10

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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多通道ARMA信号的三种多传感器信息融合Wiener滤波器 被引量：2

11

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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基于三角模融合准则的滤波算法 被引量：2

12

作者 景晓军 尚勇 余农 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期886-889,共4页

本文针对线性和非线性混合滤波技术的不足 ,提出了一种基于三角模融合算子的混合滤波算法 .此算法根据信息融合的竞争性、互补性、冗余性的特点 ,运用三角模算子对边界点进行融合判断 ,从而根据融合结果 ,进行混合滤波 .本算法很好地克... 本文针对线性和非线性混合滤波技术的不足 ,提出了一种基于三角模融合算子的混合滤波算法 .此算法根据信息融合的竞争性、互补性、冗余性的特点 ,运用三角模算子对边界点进行融合判断 ,从而根据融合结果 ,进行混合滤波 .本算法很好地克服了单源判别边界点误报风险大、可靠性和容错性差的弊端 ,改进了滤波性能 .后续实验证明了本算法的有效性 。 展开更多

关键词 信息融合 三角模算子 最小错误概率准则 聂曼-皮尔逊准则 混合滤波

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ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器 被引量：4

13

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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测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合 被引量：2

14

作者 张安民 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期471-473,共3页

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真... 研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。 展开更多

关键词 测量噪声相关 异类传感器 线性无偏最小方差估计 状态矢量融合 测量融合

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多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 被引量：2

15

作者 邓自立 高媛 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第7期518-521,共4页

在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直... 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合准则 按对角阵加权 信息融合稳态Kalman滤波器

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多传感器分布式信息融合Wiener状态估值器 被引量：2

16

作者 李云 王欣 邓自立 《科学技术与工程》 2005年第23期1785-1791,共7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,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预... 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,在按矩阵加权、按 标量加权和按对角阵加权的线性最小方差最优信息融合规则下,提出了相应的三种最优分布式融合Wiener 状态估值器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了状态估计误差方差阵和互 协方差阵的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个带四传感器目标跟踪系统的仿真例子 说明了其有效性和正确性,并说明了三种加权融合估计精度无显著差异,因而采用按标量加权融合器可显著 减小计算负担,便于实时应用。 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 Wiener状态估值器

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基于线性协方差分析的接近天体在轨导航方法研究 被引量：1

17

作者 徐超 黄翔宇 王大轶 《空间控制技术与应用》 2013年第2期17-23,共7页

针对深空探测接近段自主导航高精度、高可靠性和实时性的要求,提出在轨融合光学测量信息和无线电测量信息的接近段自主导航方法.为选择合适的光学测量信息和无线电信息在轨融合,结合线性协方差分析方法和基于B平面参数的误差分析方法,... 针对深空探测接近段自主导航高精度、高可靠性和实时性的要求,提出在轨融合光学测量信息和无线电测量信息的接近段自主导航方法.为选择合适的光学测量信息和无线电信息在轨融合,结合线性协方差分析方法和基于B平面参数的误差分析方法,分析了不同光学观测信息和无线电测量信息在轨融合的导航方案,说明了提出的自主导航方法可有效提高导航精度,并对光学观测信息的选择给出了合理的建议.基于蒙特卡罗打靶的仿真分析验证了所提出分析方法的有效性. 展开更多

关键词 自主导航 线性协方差分析 B平面参数 信息融合

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星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究 被引量：1

18

作者 杨静 魏若愚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1345-1353,共9页

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法... 为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下,具备自主运行能力并提供精准位置参考信息,对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象,将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中,对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示,在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上,采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高,与集中式滤波精度相当,其中标量加权法的计算代价最低;而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数,其精度低于其他3种方法。 展开更多

关键词 多源信息融合 协方差交叉融合 线性最优加权融合准则 卫星自主定轨 半分布式滤波

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任意噪声相关异类传感器非线性系统状态矢量融合

19

作者 张安民 辛明军 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期558-561,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的组合构造新的变量以去除局部状态之间的相关性,采用顺序滤波的方法减小了异类多传感器融合系统全局状态估计的计算量.仿真结果表明,由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性,状态矢量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 状态矢量融合 线性无偏最小方差估计 异类传感器

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任意相关噪声线性系统异步状态向量融合

20

作者 张安民 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1040-1042,1052,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计算量.在跟踪滤波器的增益阵中引入测量噪声与过程噪声的相关量和测量噪声之间的相关量,增加了描述多传感器融合系统的信息量.仿真结果表明,状态向量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 异步 状态向量融合 线性无偏最小方差估计 传感器 航迹跟踪 测量数据

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