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1.
基于Kalman滤波的多尺度融合估计新算法 总被引:4,自引:1,他引:4
将信号的多尺度分析方法与多传感器数据融合技术相结合,基于某一尺度上给定的状态模型和在不同尺度上拥有不同采样率的多传感器分布式动态系统,提出了一种新的基于Kalman滤波的多尺度融合估计算法;在最细尺度上获得了基于全局信息的融合估计值;计算机仿真验证了算法的有效性。 相似文献
2.
多尺度分布式平滑估计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起基于小波变换的多尺度分布式平滑估计新算法,并给出了算法的计算机仿真结果。 相似文献
3.
多数现象或过程具有Markov性,对在不同尺度上拥有对同一目标进行观测的多传感器系统,利用Markov过程的条件独立性,提出了不规则树的新概念,建立了动态过程基于不规则二阶树的多尺度表示方法,给出了确定多尺度模型中各种参数的具体步骤,并通过计算机仿真实验验证了所建立的动态过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度模型的有效性与实用性. 相似文献
4.
多传感器单模型多尺度平滑融合估计 总被引:2,自引:1,他引:1
基于多尺度分析思想,在对单传感器模型多尺度平滑估计方法详细研究的基础上,提出了多传感器单模型基于多尺度平衡融合估计算法,得到了中心估计和分布式估计多尺度平滑融合计算法,并相应给出了两种方法的计算机仿真。 相似文献
5.
基于小波变换的多分辨分布式滤波 总被引:8,自引:6,他引:2
用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上,给出动态系统的描述,建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。 相似文献
6.
7.
基于L2(R)上的紧支撑正交多尺度函数和多小波的构造思想与方法,探讨了任意支撑长度γ的a尺度r重区间多小波系统的构造理论与性质.给出了区间[0,1]上a尺度r重正交多小波的构造方法,得到了区间多小波的参数化表示;并且给出区间多小波的构造算例. 相似文献
8.
9.
以GPS动态滤波方法为研究对象,首先采用了多尺度分析方法,将机动载体的"当前"统计模型与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合;然后结合常规卡尔曼滤波算法,建立起GPS动态滤波的多尺度数据融合估计新算法;最终在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值。将上述算法应用于GPS的动态滤波中,仿真结果表明,该算法相对于原始算法可有效提高目标状态的估计精度。 相似文献
10.
基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论. 相似文献