| 对于反卷积系统的未知输入噪声的信息融合估计算法 |
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| 引用本文： | 李恒,赵正平,李怀敏.对于反卷积系统的未知输入噪声的信息融合估计算法[J].华北科技学院学报,2016(1):121-124. |
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| 作者姓名： | 李恒 赵正平 李怀敏 |
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| 作者单位： | 阜阳师范学院 计算机与信息工程学院,安徽 阜阳,236037 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅自然科学项目(2015KJ012，2015KJ007)；阜阳师范学院自然科学项目(2015FSKJ10，2016FSKJ16)；信息工程专业综合改革试点项目(2014zy048) |
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| 摘 要： | 对于一个反卷积系统,当系统输入噪声未知时,提出一种信息融合估计算法。该算法的核心是自回归滑动平均模型(ARMA)模型和Gevers-Wouters算法。应用该算法可以得到对未知输入噪声和未知滑动平均参数的局部和融合估计,并证明了该算法的收敛性。用Matlab对一个例子进行仿真得到估值收敛于真实值,从而对算法的有效性进行了验证。
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| 关 键 词： | 反卷积系统 输入噪声 自回归滑动平均模型 Gevers-Wouters算法 信息融合估计算法 |
Information Fusion Identification Algorithm for the Deconvolution System with Unknown Input Noises |
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| Abstract: | For the deconvolution system with unknown input noises ,an information fusion algorithm is presen-ted.The core of the algorithm is autoregressive moving average model and Gevers -Wouters algorithm.Using this algorithm can get the local and fused estimations of the unknown noises and unknown moving average pa -rameters, the convergence of the estimations is proved .An example shows the effectiveness of the algorithm. |
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| Keywords: | Ke y words:Deconvolution System Input Noises Autoregressive Moving Average Model Gevers -Wouters Algorithm Information Fusion Identification Algorithm |
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