多传感器全局最优观测融合白噪声反卷积滤波器

白噪声反卷积问题在石油地震勘探中具有重要的应用背景。利用Kalman滤波方法提出了多传感器最优观测加权融合白噪声反卷积Wiener滤波器。同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器.同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明其有效性.     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合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.     

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。     

单通道ARMA信号信息融合Wiener反卷积滤波器

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、白噪声估值器和观测预报器,在线性最小方差最优加权信息融合准则下,对单通道ARMA信号提出了多传感器分布式融合Wiener反卷积滤波器,可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差的计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个仿真例子说明了其有效性和正确性。     

带不同观测阵系统的自校正观测融合Wiener滤波器

对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Wiener滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合Wiener滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优观测融合Wiener滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器

应用Kalman滤波方法,对于带白色和有色观测噪声单通道ARMA信号,基于Riccati方程,在线性最小方差按标量加权的最优信息融合准则下,提出了多传感器分布式信息融合Wiener信号滤波器。提出了计算局部滤波误差间的互协方差的Lyapunov方程,可用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个三传感器信息融合Wiener跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。     

时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli—Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

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。     

两种加权观测融合算法的全局最优性和完全功能等价性

对于基于Kalman滤波的多传感器观测数据融合,有两种加权观测融合算法。应用Kalman滤波器,证明了同集中式观测融合算法相比,它们具有全局最优性和完全功能等价性。它们不仅可给出全局最优Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)、白噪声估值器和信号估值器,而且可明显减少计算负担,便于实时应用。     

带MA有色观测噪声的单通道多传感器信息融合Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型、白噪声估值器和观测预报器,对带滑动平均(MA)有色观测噪声的单通道ARMA信号,在线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。提出了用于得到最优加权系数的局部滤波误差方差和协方差计算公式。同单传感器情形相比,可提高滤波精度。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器集中式观测融合Kalman滤波器快速算法

对多传感器线性离散时变随机系统,虽然基于Riccati方程的集中式观测融合Kalman滤波器算法可给出全局最优状态估计,但其缺点是要求计算高维逆矩阵,计算负担大。为了克服这个缺点,应用信息滤波原理,基于改进的Riccati方程,或逆预报误差方差阵方程,或逆滤波误差方差阵方程,提出了相应的全局最优集中式观测融合Kalman滤波器的三种快速算法,可避免高维逆矩阵,可明显减小计算负担,便于实时应用,一个数值仿真例子说明了它们的有效性。