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1.
多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则   总被引:18,自引:6,他引:12  
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,可应用于信息融合状态或信号最优估计。  相似文献
2.
多传感器单通道信息融合Wiener滤波器   总被引:11,自引:8,他引:3  
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。  相似文献
3.
基于MVDR聚焦波束形成的辐射噪声源近场定位方法   总被引:10,自引:0,他引:10  
为全面刻画噪声源的空间分布,需同时对辐射噪声中的宽带及窄带线谱信号进行聚焦波束形成.研究可应用于水下辐射噪声源定位的基于最小方差信号无畸变响应(MV-DR)的聚焦波束形成方法,将MVDR方位估计方法与聚焦波束形成相融合,较常规聚焦波束形成具有更高的分辨率和更低的旁瓣级,并能减小"混叠"效应的影响.仿真和实验均证明了该方法的正确性和有效性.  相似文献
4.
基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器   总被引:9,自引:3,他引:6  
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 Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性  相似文献
5.
一种可变步长LMS算法及其性能分析   总被引:7,自引:1,他引:6  
提出了一种自适应可变步长最小方差算法(ANVSS),以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法利用当前和过去共m(滤波器阶数)个误差信息,并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ(i),来确定下一步的迭代步长.文中对这种算法进行了分析和仿真验算.对比一般的变步长算法,ANVSS算法对于平稳过程中的滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差,同时还具有较好的跟踪跃变系统的能力.  相似文献
6.
在椭球等高分布情形下给出了扩展增长曲线模型中协差阵与回归系数阵的最小模估计,并得到了最小模估计成为一致最小方方差不二次加线性无偏估计的充要条件。  相似文献
7.
最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较   总被引:5,自引:0,他引:5  
在给定的线性模型下,讨论了最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较,在噪声方差矩阵可逆条件下,可算出线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计方差的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。  相似文献
8.
噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波   总被引:4,自引:4,他引:0  
针对多通道乘性噪声系统问题的实际需要,推广Rajasekaran滤波算法,利用线性最小方差的概念和投影公式,导出含有乘性噪声统计特性参数阵特殊乘法运算的新息协方差矩阵,并利用这个中间矩阵,在观测为多通道,且各个通道的乘性噪声不同,以及系统的动态噪声和观测噪声同时刻相关的情况下,导出状态递推滤波算法,该算法在线性最小方差意义下是最优的。并对该算法进行仿真研究,仿真结果表明了该算法的有效性。  相似文献
9.
M-V证券数变化时有效前沿的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
文章分析研究了在市场存在无风险资产收益证券且允许卖空时,证券数目所产生的有效前沿的变化问题,并利用两基金分离定理讨论了切点位置的变动情况,从切点的位置变化中分析证券的收益大小,与不存在无风险证券情况下的证券收益进行比较,得出了一些比较有实际意义的结果。  相似文献
10.
带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优滤波   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对石油地震勘、通讯工程、语言处理等应用领域。该文研究了一种在更弱的噪声限制条件下带乘性噪声系统的状态最优滤波,就动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形,给出了线性最小方差意义下的状态最优滤波算法,并对此算法作了仿真计算,获得满意的结果。  相似文献
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