一种两段解耦Wiener滤波设计新方法

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,提出了一种分离随机偏差两段解耦Wiener滤波新方法,同两段解耦Kalman滤波理论相比,避免了解Riccati方程,实现了完全解耦.仿真例子说明了本算法的有效性.     

状态偏差估计Wiener滤波器设计

状态偏差估计Wiener滤波器设计@王树斌$石油大学信息与控制工程学院!山东东营257061@邓自立$黑龙江大学自动化系!黑龙江哈尔滨150080~~~~~~~~     

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。     

带有色观测噪声解耦Wiener跟踪滤波器

对带有色观测噪声的离散线性系统,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了一种解耦Wiener滤波新方法,仿真例子说明了本方法的有效性。     

一种基于广义系统的Wiener状态滤波器设计

基于ARMA新息模型和白噪声估值器 ,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器 (也称估值器 ) ,用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题。估值器具有ARMA递推形式 ,且具有渐近稳定性。该算法简单 ,避免求解复杂的Diophantine方程和Riccati方程。对于稳定或不稳定系统、非最小相位系统、状态转移阵奇异或非奇异系统 ,只要系统完全可观 ,都可统一进行处理。仿真算例验证了该算法的有效性。     

一种基于广义系统的Wiener状态滤波器设计

基于ARMA新息模型和白噪声估值器，利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器(也称估值器)，用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题。估值器具有ARMA递推形式，且具有渐近稳定性。该算法简单，避免求解复杂的Diophantine方程和Riccati方程。对于稳定或不稳定系统、非最小相位系统、状态转移阵奇异或非奇异系统，只要系统完全可观，都可统一进行处理。仿真算例验证了该算法的有效性。     

自校正观测融合解耦Wiener状态预报器

对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型的在线辨识,提出了一类自校正加权观测融合解耦Wiener状态预报器。用动态误差系统分析方法,证明了它按实现收敛于当噪声方差已知时的最优加权观测融合解耦Wiener状态预报器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器ARMA信号观测融合Wiener滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器.可统一处理信号融合预报、滤波和平滑问题.同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可得到全局最优Wiener信号滤波器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器位置跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

机动输入子波估计的卡尔曼滤波器

提出一种新的机动输入估计的卡尔曼滤波器,该滤波器利用子波滤波从新息中估计机动造成的附加位移,由此修正卡尔曼滤波器的状态估计,模拟实验表明这一方法比通常的机动输入估计卡尔曼滤波器（ＩＥ）具有更好的目标跟踪性能,而计算也更为简便。     

自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程.用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Wiener滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)的方法证明了自校正Lyapunov方程的收敛性,进而证明了自校正融合Wiener滤波器收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性.它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

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。     

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。     

电力系统状态估计的快速分解法研究

采用基于加权最小二乘法的快速分解电力系统状态估计算法，建立了相应的数学模型。该模型具有简便快速的特点，经实例计算表明：该方法是可行有效的。     

自校正信息融合Wiener反卷积滤波器

对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型参数的在线辨识,可在线估计噪声方差,进而提出了自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。证明了它的渐近最优性,即若ARMA新息模型参数估计是一致的,则它收敛于当噪声方差已知时的最优融合Wiener反卷积滤波器。同单传感器情形相比,它可提高滤波精度。一个带三传感器的反卷积系统的仿真例子说明了其有效性。