ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器

对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。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。     

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。     

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。     

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。     

多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器

基于Kalman滤波方法,应用加权观测融合方法,提出了全局最优观测融合Wiener反卷积滤波器。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全局最优Wiener反卷积滤波器,而且明显减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。