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。     

多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器

应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个三传感器信息融合Wiener跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。     

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。     

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。     

多模型信息融合Wiener状态估值器

对多模型多传感器线性离散定常随机系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型和白噪声估计理论,根据按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权三种最优融合规则,提出了系统公共状态的三种最优加权融合Wiener估值器。它们的精度高于每个局部估值器的精度,且可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为计算最优加权,提出计算局部估计误差互协方差公式。它们可用于带ARMA有色观测噪声系统状态融合滤波问题。一个跟踪系统MonteCarlo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。     

广义系统解耦融合Wiener状态估值器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型和白噪声估计理论,在线性最小方差分量标量加权最优信息融合准则下,提出了多传感器广义线性离散随机系统分量解耦融合Wiener状态估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题,可处理非因果广义系统。为了计算最优加权,给出了计算局部估计误差互协方差阵公式。它的精度比每个局部估值器精度高。一个MonteCarlo仿真例子说明其有效性。     

多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器

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,便于实时应用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则

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。     

多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器

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Lyapunov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。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。