线性最小方差相关论文
利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了两传感器最优信息融合WIENER信号滤波器,给出了计算局部......
研究了具有丢失观测,一步观测滞后和随机丢包多通道系统的最优滤波器设计问题.首先通过三组Bernoulli分布随机变量来描述由传感器......
研究带乘性噪声随机系统的信号估计理论是随机信号处理的一个重要发展方向,对于石油勘探、目标跟踪、通讯工程等各个领域都具有实......
该文围绕带乘性噪声系统的信号最优估计问题展开了进一步的研究.首先,该文回顾了带乘性噪声系统最优估计理论的发展,在前人的工作......
该文主要研究带乘性噪声的离散随机系统的信号最优估计理论.在以往模型的基础上,该文进一步考虑多通道乘性噪声的系统,其中,乘性噪......
带乘性噪声系统的最优估计理论在石油地震勘探、水下目标探测、语音处理等诸多领域都有重要的应用价值。本文主要针对多通道带乘性......
随机信号处理的重要课题之一是某种意义下的信号最优估计,即从受到噪声污染的观测信号中提取有用信息。本文主要针对多通道带乘性噪......
带乘性噪声系统的状态最优估计理论在石油地震勘探、水下目标探测、语音处理等诸多领域都有着重要的应用价值。近几年该领域取得了......
带乘性噪声系统在石油地震勘探、水下目标探测和目标跟踪等问题中都有重要应用,其常规最优估计方法,包括状态最优滤波、平滑和反褶......
在线性最小方差最优信息融合准则下,对多传感器系统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与集中观测融......
针对纯方位运动目标分析问题,建立了带乘性噪声的状态空间模型,推导出了在线性最小方差意义下的目标状态最优递推估计算法,并通过算法......
随着疾病种类的增多,药品的供求关系及流通环节越来越复杂,使得准确预测药品的使用量是医院管理者迫切需要解决的现实问题。该文......
本文提出一种简单易行的无源测距后置最佳处理方法。这种方法是应用线性最小方差(LMV,Linear Minimum Variance)方法于线性运动系......
本文用扩展卡尔曼滤波对无源测距作后置处理,并结合了线性最小方差滤波来估计目标声源的距离,速度和航向.后置处理器把接续的时间......
基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器多重时滞系统给出了分布式信息融合次优滤波器。推得了多重时滞系统的任两个传感......
针对Turbo乘积码在严重跨符号干扰(ISI)信道下采用独立均衡器存在较大的性能损失,该文提出了基于Turbo乘积码的Turbo均衡系统。将......
本文应用动态数据系统建模法,对病毒性肝炎的发病率进行了建模研究和初步预测.分析表明,系统辨识理论对于传染病发病率的预测实为......
针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性......
本文通过对视觉导引可移动机器人建模、导航和规划中涉及的空间不确定性问题的研究,提出了一套系统的空间不确定性的表示和推理方......
应用时域上的现代时间序列分析方法,提出了具有ARMA新息滤波器形式的多通道最优去卷估值器.它要求解一个Diophantine方程,可处理非平稳输入信号,且可统......
针对高分辨率石油地震勘探问题,研究一种带乘性噪声随机系统的最优反褶积估计方法。通过建立逆向运行的在线性最小方差意义下最优的......
题 目 光电子技术、激光技术激光刻字机的微机控制系统单模光纤模场直径的测量 基本电子电路信号流图法设计跳耦型0TA~C电流滤波器......
对于带不同的局部动态模型和带相关噪声的多传感器系统,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,分别......
研究带多传感器和相关观测噪声的离散随机奇异系统的分布式融合状态估计问题.核心思想是将带多传感器的随机奇异系统转化为一个等......
实际的工程项目中经常涉及到多传感器时滞系统,数据在传输中不仅存在着过程、测量噪声的干扰,还出现了丢失现象。为了获得准确的状......
对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,提出了广义系统多传感器信息融合状态平......
随着科学技术的发展和现代战争的需要,信息融合作为一门新兴交叉学科在近年来得到了广泛关注和飞速发展。在多传感器信息融合系统中......
针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域,该文研究1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波,就乘性噪......
针对石油地震勘、通讯工程、语言处理等应用领域 ,该文研究一种在更弱的噪声限制条件下带乘性噪声系统的状态最优滤波 ,就动态噪声......
最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积......
在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘......
在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按......
研究了带有多随机观测时滞系统的满阶滤波器设计问题。利用一组服从Bernoulli分布的白噪声序列来描述具有时间戳的随机滞后的观测......
针对多通道观测环境下带乘性噪声系统的最优滤波问题,提出了1种状态最优滤波的分部算法.分部估计方法将状态估计分解为标称滤波估......
为了提高融合估计的精度,采用矩阵加权线性最小方差意义下的最优信息融合准则,对多传感器系统,考虑局部估计误差之间的相关性,给出......
多传感器跟踪系统中因通信延迟常会出现无序量测现象,为了提高系统估计精度,采用直接更新法对状态进行更新估计,并针对噪声相关下......
研究了具有随机时滞和丢包的网络系统的最优线性估计问题。本文通过两个满足Bernoulli分布的随机变量来描述网络数据传输中可能存......
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信号沿着网络路径传输时,由物理系统的传输原理可知,会出现时滞现象。系统的整体性能和稳定性会因时滞的存在而下降。本文基于射影......
利用Hilbert空间的几何理论求出了噪声相关系统的卡尔曼滤波公式。在线性最小方差准则下 ,解决了状态噪声一步相关 ,相同时刻的测......
应用正交投影定理,对于噪声相关系统,在观测不确定的情况下,求出了状态向量的卡尔曼滤波公式。在线性最小方差准则下,解决了状态噪......
带乘性噪声系统的最优估计理论及多传感器数据融合技术在石油地震勘探、水下目标探测、语音信号处理等诸多领域都有重要的应用价值......