有色噪声观测量的逐次静态滤波

配置的函数模型中除包含承机部分外，还包含非随机部分，给出了有色噪声情况下的逐步配置理论与方法。根据广义最小二乘原理推导出有色噪声情况下逐步配置的方法，即通过改化各观测方程，将有色噪声观测值改化成白噪声的观测值，然后用白噪声逐步配置公式进行计算，利用有色噪声观测值的逐步配置的理论，可消去观测方程的相关性，减少计算时间和内存，使编写计算程序简单化。提出的逐步配置理论是相关观测值逐次间接平差理论的推广，既相关观测值逐次间接平差、白噪声情况下静态逐步配置和白噪声所驱动的有色噪声的静态逐步配置都是有色噪声观测值的逐步配置的特例。     

有色噪声情况下逐次静态滤波公式的简化推导方法

白噪声情况下的静态逐次滤波可用极大验后或最小二乘虚拟观测值的方法简要表达其递推公式。但在有色噪声的情况下,一般仍用递推方法证明,过程繁琐。本文将有色噪声情况下的观测方程加以改化,变为等价的白噪声观测方程,可直接利用白噪声情况下的静态逐次滤波公式写出其逐次滤波式。不仅推导大大简化,且便于学习和理解。     

带有色观测噪声的自适应滤波算法

对于带有色观测噪声的系统,基于最小二乘准则(LS),提出了递推增广最小二乘算法(RLSE),该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机仿真例子和信噪比的计算证明了算法的正确性和有效性.     

带有色观测噪声系统统一的Wiener状态估值器

通过对观测方程的线性变化,将带有色观测噪声系统化为带白色观测噪声的系统。基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型,由稳态最优Kalman估值器导出了渐近稳定的Wiener状态估值器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个仿真例子说明它们的有效性。     

带有色观测噪声的ARMA模型参数估计的三段算法

提出了带有色观测噪声的自回归滑动平均（ARMA）模型参数估计的三段算法。第一段用递推增广最小二乘法（RELS）估计自回归（AR）参数;第二段用Gevers-Wouters算法估计伴随滑动平均（MA）模型参数;第三段用求不相容线性方程组的最小二乘解得到原始MA参数估值。一个仿真例子说明了其有效性。     

基于自相关的ARMA噪声中谐波恢复的预滤波方法

讨论一般ＡＲＭＡ噪声中谐波频率的估计问题，提出了一种基于自相关和奇异值分解－总体最小二乘（ＳＶＤ－ＴＬＳ）的预滤波方法．该方法先两次利用ＳＶＤ－ＴＬＳ求解由自相关获得的超定线性方程组得到噪声的ＡＲ系数估计，然后由滤波输出过程的高阶延时自相关来估计谐波频率．由于应用自相关和ＳＶＤ－ＴＬＳ技术，该方法在短数据情形下具有高分辨率、高稳定性和低信噪比的性能，模拟实验说明了这些性质．     

旋转导向系统有色噪声的改进无迹卡尔曼滤波方法

在旋转导向钻井系统的姿态测量过程中,三轴加速度计测量数据中包含大量有色噪声,严重影响井底组合钻具姿态测量的精度。基于旋转坐标变换的四元数理论,结合所建立的三轴加速度噪声模型,提出一种改进无迹卡尔曼(UKF)迭代滤波算法。此方法利用陀螺测量原理构造观测方程和时变状态方程,将实时解算出的钻具姿态以四元数的形式更新时变状态方程中三轴角速度,通过更新观测方程加速度噪声模型实现加速度计传感器数据中有色噪声的UKF迭代滤波。实测数据滤波的结果表明,此方法可有效滤除加速度传感器数据中的有色噪声,保证旋转导向钻具姿态测量的精度。     

具有色关联噪声的单模激光的统计性质

利用线性近似方法推导了具有色关联噪声的单模激光饱和损失模型的光强关联函数和功率谱，分析讨论了光强关联函数随时间的演化及功率谱随频率的变化，发现在一定条件下，光强关联函数出现双极值，而功率谱出现三峰。     

GPS快速静态定位测量在控制测量中的应用

通过大量实例和作者的实践,从观测时段、网图的布设方式等方面论证了快速静态定位测量在布设GPS控制网中的应用.     

色噪声背景下弱信号频率估计互谱方法研究

现代互谱估计是抑制有色观测噪声的一种有效方法.本文针对旋转不变技术来估计信号参量的方法进行了深入的分析,进而提出了在有色观测噪声背景下,基于最小二乘技术的信号估计的互谱ESPRIT方法。这种方法的突出特点是不需要任何色噪声的先验信息准确地估计出待估计信号,不仅避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,而且克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制（要求噪声为白色高斯噪声）。可直接通过特征值确定信号参数估计值。本文方法只需两次SVD分解,计算量大大降低。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。     

一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.     

色噪声环境下系统记忆性对分数阶布朗马达合作输运特性的影响

本文引入分数阶微积运算,建立色噪声环境下分数阶布朗马达在闪烁棘齿势中的合作输运模型,通过数值模拟讨论分析了系统记忆性对合作定向输运性质的影响.本文的研究表明,系统记忆性可通过分数阶阶数和色噪声关联时间描述,且分数阶对输运特性的影响远大于色噪声;改变系统阶数不仅可影响粒子链定向输运速度的大小,还可改变其运动方向,使系统出现与整数阶方向相反的定向流,且出现振荡与广义随机共振现象;色噪声关联时间改变输运速度的大小,但不改变定向流的方向.     

提高结构光三维形貌测量精度的分段拟合滤波方法

在基于结构光的三维形貌测量法中,物体高度调制后的变形结构光场经过成像系统成像,由测量系统获取,并通过滤波,相位测量和解相位恢复出物体的高度信息.其中滤波是提高测量精度的重要环节.本文通过计算机模拟及数据对比证实,在相位测量轮廓术的基础上采用分段拟合滤波滤除噪声的有效性和实用性,并对分段拟合滤波的计算精度和计算误差进行实验模拟分析.     

基于历史基线长度减小动态基线向量噪声的方法

静态情况下,GNSS载波相位相对定位可以通过对不同历元的三维基线向量按各自的维度滤波,从而减小基线向量噪声.而动态情况下,不同历元的基线向量不一定不变,故无法使用滤波算法.对于动态定向、定姿等应用,基线长度一般是固定的,通过对不同历元间基线长度取均值,平均基线长度的噪声将小于当前历元的基线向量噪声.基于此,本文提出一种基于历史基线长度减小动态基线向量噪声的方法.设计了将历史基线长度和当前历元基线向量进行数据融合的数学模型,推导了模型中的权值矩阵.通过误差传递的关系,得到噪声减小的理论表达式.通过仿真和实测基线数据验证该算法的性能,结果和理论分析一致.该算法实现简单,可在不添加硬件资源的情况下将基线向量噪声减小至80%左右.      

二维Kalman滤波及其在森林资源动态预测中的应用

报道了二维Kalman滤波在森林资源动态预测中的应用,并首次应用二维Kalman滤波研究森林蓄积。利用吉林省松江河局1975－1989年四次连续清查的30块样地资料建立了二维坐标系,应用二维Kalman滤波对森林蓄积动态作出估计与预测,经检验,效果良好。