快速次优固定区间白噪声平滑器

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Wienet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Bernoulli-Gaussian白噪声的仿真例子说明其有效性。     

基于Kalman滤波的带相关噪声系统最优白噪声估值器

基于 Kalman 滤波,提出了带相关噪声定常系统的统一的白噪声估值器。它们由输入白噪声估值器和观测白噪声估值器组成,且可统一处理白噪声滤波、平滑和预报问题,可用于石油地震勘探信号处理和状态估计。一个 Bernoulli-Gaussian 白噪声平滑器的仿真例子说明它们的有效性。     

线性离散随机系统最优和稳态Kalman平滑器

对于带非零均值相关噪声的线性离散随机系统,基于Kalman 滤波器和射影理论,提出了新的最优固定点、固定区间和固定滞后 Kalman 平滑器。它们避免了计算估计误差方差阵的逆矩阵,且具有通用性。推广和改进了带零均值的不相关噪声系统的经典结果。还提出了相应的稳态 Kalman 平滑器和极点配置 Kalman平滑器,并证明它们的局部或全局渐近稳定性。     

基于Kalman滤波的稳态白噪声估值器

基于 Kalman 滤波,对带非零均值的相关噪声系统提出了统一的稳态白噪声估值器,可统一处理白噪声滤波、平滑和预报问题。它们包括稳态输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,且包括白噪声新息滤波器和 Wiener 滤波器。一个 Bernoulli-Gaussian 白噪声的仿真例子说明了它们的有效性。     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。     

时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli—Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

广义系统降阶极点配置Kalman平滑器

基于广义随机系统的奇异值分解典范形,应用Kalman滤波和白噪声估值器,提出了全局渐近稳定的降阶极点配置固定滞后Kalman平滑器,可明显减小计算负担,便于实时应用。一个仿真例子说明了其有效性。     

两种加权观测融合算法的全局最优性和完全功能等价性

对于基于Kalman滤波的多传感器观测数据融合,有两种加权观测融合算法。应用Kalman滤波器,证明了同集中式观测融合算法相比,它们具有全局最优性和完全功能等价性。它们不仅可给出全局最优Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)、白噪声估值器和信号估值器,而且可明显减少计算负担,便于实时应用。     

一般相关噪声下线性系统定区间平滑估计算法

针对机动目标跟踪中固定区间平滑估计算法对噪声相关性考虑不完全的问题,提出了一种具有一般相关过程噪声与量测噪声的离散线性系统最优固定区间平滑估计算法.该算法通过将固定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确给出了误差间的相关性,在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性的卡尔曼平滑算法以及仅考虑量测相关性的正、逆向滤波融合平滑估计算法相比,新算法在噪声的高斯分布假设下是最优的,且随噪声相关性增强其优越性越明显.仿真结果表明,在相关系数为0.36时,新算法的位置跟踪均方根误差比不考虑相关性和仅考虑量测相关性的平滑估计算法可降低38%.     

多模型多传感器信息融合稳态白噪声反卷积估值器

对于带不同局部动态模型(多模型)的多传感器线性定常随机控制系统,应用现代时间序列分析方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了最优信息融合稳态白噪声反卷积估值器.可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题.它的精度高于每个局部估值器的精度.为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差计算公式.一个Bernoulli-Gussian白噪声反卷积融合器的仿真例子证明其有效性.     

有色噪声干扰的非线性系统强跟踪滤波

推广了现有的强跟踪滤波理论,解决了一类具有色噪声干扰的非线性时变随机系统的强跟踪滤波问题,为使状态估计值更加平滑,引入了弱化因子的新概念,最后通过计算机仿真验证了本方法的有效性。     

一种Kalman平滑器新算法

应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和白噪声估值器，本文提出了一种Kalman平滑器新算法，它不用解Riccati方程，并且可以统一的处理预报、滤波和平滑问题，估值器具有渐近稳定性，仿真例子说明了本算法的有效性。     

统一的和通用的Kalman滤波理论

用射影理论对一般线性离散时变随机系统提出了统一和通用的Kalman滤波理论,其中系统噪声在相邻时刻是相关的,且系统噪声和观测噪声在相同和相邻时刻是相关的。提出了最优和稳态Kalman滤波器、平滑器和预报器,推广了经典Kalman滤波理论。     

采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.     

多传感器全局最优观测融合白噪声反卷积滤波器

白噪声反卷积问题在石油地震勘探中具有重要的应用背景。利用Kalman滤波方法提出了多传感器最优观测加权融合白噪声反卷积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。一个四传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明了其有效性。