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.     

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。     

两传感器信息融合最优白噪声反卷积Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积Wiener滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它可被用于计算最优融合加权系数。一个仿真例子说明了其有效性。     

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。     

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。     

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。     

基于解耦原子范数最小化的二维DOA估计

近年来,原子范数最小化算法成为DOA估计领域的重要工具.针对二维DOA估计中解耦原子范数最小化DANM算法只适用于单快拍的场景,提出一种适用于多快拍场景的改进DANM算法.首先,通过改变DANM算法中的优化模型结构,进一步将基于矢量化的传统2D ANM求解模型解耦为2个一维ANM求解模型,使其适用于多快拍的场景;其次,...     

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。     

电力系统状态估计算法的缺陷探究

电力系统的常用状态估计方法有加权最小二乘法估计和快速分解状态估计等。由于受到函数局部单调性和凹凸性的影响,即使给出了离真实根很近的初值,随着每次的迭代,状态估计方法结果将离真实根越来越远。因此考虑到在对目标函数进行极值求解中可以舍弃牛顿迭代法,采用其他的(例如粒子群进化算法)最优化方法进行尝试。     

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。