两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器

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,对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统,提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器。它具有渐近最优性。一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。     

单通道ARMA信号信息融合Wiener反卷积滤波器

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、白噪声估值器和观测预报器,在线性最小方差最优加权信息融合准则下,对单通道ARMA信号提出了多传感器分布式融合Wiener反卷积滤波器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个仿真例子说明了其有效性和正确性。     

多传感器信息融合Wiener反卷积平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合ARMA信号Wiener反卷积平滑器,给出了计算局部平滑器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,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。     

多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器.同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明其有效性.     

ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器

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。     

两传感器自校正信息融合Kalman滤波器

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,对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统,提出了自校正信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性。一个仿真例子说明了其有效性。     

带MA有色观测噪声的单通道多传感器信息融合Wiener滤波器

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,对带滑动平均(MA)有色观测噪声的单通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。提出了用于得到最优加权系数的局部滤波误差方差和协方差计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

自校正解耦融合Wiener状态预报器

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。     

带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器

对于带有不同观测阵、相关观测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,得到了噪声统计信息的在线辨识器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener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Wiener滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优观测融合Wiener滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积Wiener滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数。一个仿真例子说明了其有效性。     

多传感器单通道信息融合Wiener滤波器

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。