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带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器
带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器
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带观测滞后多传感器系统的改进协方差交叉融合Kalman滤波器
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协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器
浏览:51
<p>对于带未知互协方差的两传感器系统, 提出一种协方差交叉(CI) 融合鲁棒稳态Kalman 滤波器, 它关于未知<br> 互协方差具有鲁棒性. 严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度, 但低于带已知互协方差的最优<br> 融合Kalman 滤波器的精度. 基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释. 进一步将上述结果推广到一般多传感器情<br> 形. 一个跟踪系统的Monte-
具有彩色噪声的多个时滞传感器网络系统的顺序协方差相交融合卡尔曼滤波器
浏览:24
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多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器
浏览:112
基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统.给出了一种非增广分布式加权融合最优Kalman柚滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.它与状态增广加权融合滤波器具有相同的精度.与每个传感器的局部滤波器相比,分布式融合滤波器具有更高的精度.与状态和观测增广最优滤波器相比,具有较小的精度,但避免了增广所带来的高维计算和大的空间存储。
带不确定协方差线性相关白噪声系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman 估值器
浏览:98
<p>对于带有不确定协方差线性相关白噪声的多传感器系统, 利用Lyapunov 方程提出设计协方差交叉(CI) 融合极大极小鲁棒Kalman 估值器(预报器、滤波器、平滑器) 的一种统一方法. 利用保守的局部估值误差互协方差, 提出改进的CI 融合鲁棒稳态Kalman 估值器及其实际估值误差方差最小上界, 克服了用原始CI 融合方法给出的上界具有较大保守性的缺点, 改善了原始CI 融合器鲁棒精度.
多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器 (2008年)
浏览:187
基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统,给出了一种非增广 分布式加权融合最优Kalman滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算 公式.它与状态增广加权融合滤波器具有相同的精度.与每个传感器的局部滤波器相比,分布式融合滤波器具有更 高的精度.与状态和观测增广最优滤波器相比,具有较小的精度,但避免了增广所带来的高维计算和大的空间存
不确定多传感器系统鲁棒观测融合Kalman 预报器
浏览:33
<p>对于带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统, 用虚拟噪声补偿不确定参数, 系统转化为仅带噪声方差不确定性的多传感器系统. 用加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则, 基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统, 提出一种鲁棒加权观测融合稳态Kalman 预报器, 并应用Lyapunov 方程方法证明了它的鲁棒性, 同时给出了与鲁棒局部和集中式融合Kalman 预报器的精度比较.
多传感器观测滞后系统分布式融合Wiener滤波器
浏览:129
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报器和白噪声估值器。推得了任两个带观测滞后传感器子系统之间的不同步预报误差互协方差阵。仿真例子验证了其有效性。
带有色观测噪声多传感器多重时滞系统分布式融合滤波器
浏览:93
基于新息分析方法, 对带有色观测噪声的多重时滞系统, 提出了一种带白噪声估值器的非增广的最优滤波器. 它等<br>价于一个带相关白噪声多重时滞系统的一步预报器. 当系统带有多个传感器时, 推导了多重时滞系统的任意两个传感器子系<br>统之间的估计误差互协方差阵. 基于线性最小方差最优加权融合估计算法, 给出了分布式加权融合最优滤波器. 分布式融合估<br>计比基于每个传感器的局部估计具有更高的精度
论文研究-多传感器信息融合Wiener滤波器和平滑器.pdf
浏览:89
基于ARMA新息模型和增广状态空间模型,应用标量加权最优融合准则,对于带白色和有色观测噪声的ARMA信号,提出了多传感器分布式最优信息融合Wiener滤波器和平滑器,其中给出了计算局部平滑误差方差和互协方差的计算...
基于逆协方差交叉的非线性滤波融合算法
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针对多传感器非线性系统数据融合问题,提出一种基于逆协方差交叉的多传感器扩展卡尔曼滤波算法。首先,利用扩展卡尔曼滤波算法将非线性系统线性化,获得局部稳态扩展卡尔曼滤波器,并描述其扩展信息形式;其次,为了...
噪声特性未知的多传感器协方差交叉融合姿态估计
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针对噪声特性未知的多传感器航天器姿态估计过程中互协方差未知的问题, 提出一种鲁棒的协方差交叉(CI) 融合算法. 首先采用容积卡尔曼滤波(CKF) 器获取局部的估计信息; 然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的...
快速协方差交叉融合算法及应用.docx
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随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器
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对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman 多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当各传感器子系统...
广义系统信息融合稳态与自校正满阶Kalman滤波器
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基于线性最小方差标量加权融合算法和射影理论, 对带多个传感器和带相关噪声的广义系统, 提出了分布式标量加权融合稳态满阶Kalman滤波器. 推得了任两个传感器子系统之间的稳态满阶滤波误差互协方差阵, 其解可任选初值...
具有多个时滞测量的多传感器系统的顺序逆协方差相交融合稳态卡尔曼滤波器
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多传感器标量加权最优信息融合稳态Ka lman 滤波器
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滤波理论, 基于该融合准则, 给出了多传感器最优信息融合稳态Kalman 滤波器. 在所有局部滤波器达到稳态时, 只 需一次融合便可获得信息融合稳态滤波器, 算法简单. 仿真例子验证了其有效性.</p>
广义系统多传感器信息融合Kalman状态预报器 (2006年)
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依据Kalman滤波理论,在线性最小方差信息融合准则下,推导出广义系统分别按矩阵、对角阵和标量加权的三种多传感器信息融合Kalman预报器,并给出了两个广义子系统之间的预报误差互协方差阵的计算公式。仿真说明,融合...
快速信息融合Ka lman 滤波器
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应用现代时间序列分析方法, 在标量加权线性最小方差融合准则下, 提出一种多传感器快速信息融合稳态 Kalman 滤波器. 基于ARMA 新息模型计算稳态Kalman 滤波器增益, 提出了计算传感器之间的滤波误差方差阵和 ...
应用Jones-Tryon Kalman滤波器对在轨GPS Rb钟进行状态监测 (2012年)
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针对用于石英钟和GPS主控站原子钟状态监测的Jones-Tryon Kalman滤波器,尝试把其引入到在轨 GPS Rb钟状态监测中去,结合哈达玛方差分析了其过程噪声和观测噪声协方差矩阵的确定方法,并讨论了滤波初值的选取,从而...
基于Kalman滤波器的车辆振动速度估计 (2014年)
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基于车辆悬架系统模型设计了Kalman滤波器,由测量的车身和车轮加速度信号估计振动速度。分析了过程噪声协方差不准确对速度估计效果的影响,然后讨论了基于预测滤波器的自适应Kalman滤波器。仿真结果表明:Kalman...
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