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。     

多模型多传感器信息融合稳态白噪声反卷积估值器

对于带不同局部动态模型(多模型)的多传感器线性定常随机控制系统,应用现代时间序列分析方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了最优信息融合稳态白噪声反卷积估值器.可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题.它的精度高于每个局部估值器的精度.为了计算最优加权,提出了局部估计误差互协方差计算公式.一个Bernoulli-Gussian白噪声反卷积融合器的仿真例子证明其有效性.     

统一和通用的白噪声信息融合反卷积估值器

对于带不同局部动态模型的多传感器线性离散时变随机控制系统,应用Kalman滤波方法,在按标量加权最优融合准则下,提出了统一和通用的最优信息融合白噪声反卷积估值器,并对定常系统提出了稳态最优信息融合白噪声反卷积估值器。它们可统一处理白噪声反卷积融合滤波、平滑和预报问题。为了计算最优加权,提出了输人白噪声局部估计误差互协方差计算公式。它们在石油、地震勘探领域中有重要的应用背景。     

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。     

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。     

基于Kalman滤波的信息融合白噪声最优反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法 ,基于Riccati方程 ,在线性最小方差最优信息融合准则下 ,提出了两传感器最优信息融合白噪声反卷积滤波器。同单传感器情形相比 ,可提高滤波精度。它可应用于石油地震勘探信号处理。一个信息融合Bernoulli Gaussian白噪声反卷积滤波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.     

对于反卷积系统的未知输入噪声的信息融合估计算法

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。     

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。     

带有色乘性噪声随机系统的逆向最优反卷积算法

通过建立状态和乘性色噪声的逆向Markov模型，推导出了带有色乘性噪声随机系统的逆向最优状态滤波器。基于该滤波器给出了节省存储空间的逆向固定区间最优反卷积算法。仿真实例证明了该反卷积算法的有效性。     

反褶积与信噪比的关系研究

在地震资料数字处理中 ,分辨率与信噪比是一对相互制约的矛盾 ,为了在反褶积处理过程中控制信噪比 ,从理论上分析了反褶积后剖面信噪比降低的原因 .以不同相位子波为例 ,从时间域出发 ,利用最小平方反滤波原理计算出反褶积算子 ,并验证了反褶积后剖面信噪比的降低是受反子波能量的影响 .为了兼顾分辨率和信噪比 ,进而分析讨论了反褶积中的白噪化问题 ,提出可以用加入白噪的方法来控制信噪比 ,但白噪不易加入过大 ,否则 ,由于加入白噪后求出的反子波不再是原来子波的逆 ,从而又将影响剖面分辨率的提高     

数字图像去模糊处理算法的对比研究

为获得图像反卷积的真实解,考虑到噪声和模糊函数对复原图像的影响,研究分析了几种常用的数字图像去模糊处理技术,提出基于Markov约束的Poisson最大似然法(MPML)的超分辨力图像复原处理算法,并进行实际处理图像比较分析.实验表明:MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失.尤其是在噪声小的情况下,复原图像效果震荡条纹很小且具有较强的超分辨力复原能力.在数字图像去模糊处理技术研究方面具有一定意义.