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基于递推并行Kalman时序模型的随机误差的分离方法
被引量：
5
1
作者
关秋菊
刘桂雄
金军
《现代制造工程》
CSCD
2008年第2期116-118,共3页
通过分析动态数据的组成结构,针对动态数据中的随机性成分项,提出一种分离动态随机误差的新算法。该方法基于递推辅助变量法与Kalman滤波相结合的时序建模机理,通过具有强大数据处理功能的MATLAB语言编程,实现了动态数据中随机误差分离...
通过分析动态数据的组成结构,针对动态数据中的随机性成分项,提出一种分离动态随机误差的新算法。该方法基于递推辅助变量法与Kalman滤波相结合的时序建模机理,通过具有强大数据处理功能的MATLAB语言编程,实现了动态数据中随机误差分离。通过对仿真实例计算,结果表明使用递推并行Kalman(RIV-Kalman)时序建模方法可分离99.53%的随机误差。
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关键词
递推辅助变量法
KALMAN滤波
动态数据
随机误差
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职称材料
多变量自回归信号信息融合辨识方法
2
作者
陶贵丽
刘文强
+1 位作者
黄妍
顾泽元
《现代电子技术》
2012年第3期135-137,140,共4页
近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推...
近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到AR模型参数的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性,通过一个信号仿真例子验证了其有效性。
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关键词
多
变量
AR模型
信息融合多段辨识方
法
多重
递推辅助变量法
信息融合估值器
一致性
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职称材料
多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器
3
作者
刘文强
韩娜
+1 位作者
顾泽元
陶贵丽
《现代电子技术》
2014年第3期61-64,共4页
对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式...
对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。
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关键词
多通道ARMA信号
多段辨识方
法
多重
递推辅助变量法
信息滤波器
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职称材料
题名
基于递推并行Kalman时序模型的随机误差的分离方法
被引量：
5
1
作者
关秋菊
刘桂雄
金军
机构
华南理工大学机械工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
2008年第2期116-118,共3页
文摘
通过分析动态数据的组成结构,针对动态数据中的随机性成分项,提出一种分离动态随机误差的新算法。该方法基于递推辅助变量法与Kalman滤波相结合的时序建模机理,通过具有强大数据处理功能的MATLAB语言编程,实现了动态数据中随机误差分离。通过对仿真实例计算,结果表明使用递推并行Kalman(RIV-Kalman)时序建模方法可分离99.53%的随机误差。
关键词
递推辅助变量法
KALMAN滤波
动态数据
随机误差
Keywords
Recursive Instrumental Variables （RIV）
Kalman filter, Dynamic data
Random error
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
多变量自回归信号信息融合辨识方法
2
作者
陶贵丽
刘文强
黄妍
顾泽元
机构
黑龙江科技学院
黑龙江大学
出处
《现代电子技术》
2012年第3期135-137,140,共4页
基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11553101)
文摘
近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到AR模型参数的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性,通过一个信号仿真例子验证了其有效性。
关键词
多
变量
AR模型
信息融合多段辨识方
法
多重
递推辅助变量法
信息融合估值器
一致性
Keywords
multivariable AR mode
information fusion multi-stage identification method
multidimensional recursive instrumental variable algorithm
information fusion estimator
consistency
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器
3
作者
刘文强
韩娜
顾泽元
陶贵丽
机构
黑龙江科技大学
出处
《现代电子技术》
2014年第3期61-64,共4页
基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12513076)
文摘
对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。
关键词
多通道ARMA信号
多段辨识方
法
多重
递推辅助变量法
信息滤波器
Keywords
multi-channel ARMA signal
multi-stage identification method
multidimensional recursive auxiliary variablemethod
information filter
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
O211.64 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于递推并行Kalman时序模型的随机误差的分离方法
关秋菊
刘桂雄
金军
《现代制造工程》
CSCD
2008
5
在线阅读
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职称材料
2
多变量自回归信号信息融合辨识方法
陶贵丽
刘文强
黄妍
顾泽元
《现代电子技术》
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器
刘文强
韩娜
顾泽元
陶贵丽
《现代电子技术》
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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