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1.
一种统一的Wiener状态估值器   总被引:8,自引:0,他引:8  
邓自立  许燕 《信息与控制》1998,27(5):336-341
用现代时间序列分析方法提出了一种统一的Wiener状态估值器。  相似文献
2.
广义系统Wiener滤波和Kalman滤波新方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
应用时域上的现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估计理论,提出了广义系统的Wiener状态估值器和急剧记Kalman估值器。它们可统一处理最优滤波,平滑和预后问题。  相似文献
3.
广义系统稳态Kalman估值器   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
用现代时间序列分析方法,提出了广义离散线性随机系统稳态Kalman滤波、平滑 和预报的一种统一格式,给出了稳态Kalman估值器增益新算法,避免了求解Riccati方程.为 保证估值器的渐近稳定性,给出了选择初始估值的公式.仿真例子说明了所提出的结果的有 效性.  相似文献
4.
邓自立  张焕水 《信息与控制》1993,22(2):83-89,115
对于带未知噪声统计且含未知模型参数的单输出系统,本文用现代时间序列分析方法提出了一种新的自校正滤波方法,给出了具有渐近最优性的自校正滤波器,新方法的特点是基于ARMA新息模型通过计算自校正输出预报器和自校正观测噪声滤波器就可得到自校正状态滤波器,文中给出了在跟踪系统中的应用例子,仿真结果说明了新方法的有效性。  相似文献
5.
广义系统ARMA最优递推状态估值器   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,由非递推状 态估值器的递推变形,提出了广义系统的ARMA稳态最优递推状态估值器.它们具有 Wiener滤波器形式,可处理带奇异状态转移阵和/或带相关噪声的广义系统,可统一处理滤 波、平滑和预报问题,且可统一处理广义和非广义系统状态估计问题.仿真例子说明了其有效 性.  相似文献
6.
一类新的固定点和固定区间KALMAN平滑器   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,对线性定常 离散随机系统提出了两种新的固定点Kalman平滑器和两种新的正向固定区间Kalman平滑 器.它们的优点是避免了解Riccati方程,算法简单,可在线实现.为了保证它们的最优性,给 出了最优初值估值公式.仿真例子说明了其有效性.  相似文献
7.
多变量自校正去卷滤波器   总被引:2,自引:0,他引:2  
8.
For the multisensor systems with unknown noise variances, using the modern time series analysis method, based on on-line identification of the moving average (MA) innovation models, and based on the solution of the matrix equations for correlation function, the on-line estimators of the noise variances are obtained, and under linear minimum variance optimal information fusion criterion weighted by scalars for state components, a class of self-tuning decoupled fusion Wiener filters is presented. It realizes the self-tuning decoupled local Wiener filters and self-tuning decoupled fused Wiener filters for the state components. A new concept of convergence in a realization is presented, which is weaker than the convergence with probability one. The dynamic error system analysis (DESA) method is presented, by which the problem of convergence in a realization for self-tuning fusers is transformed into the stability problems of non-homogeneous difference equations, and the decision criterions of the stability are also presented. It is strictly proved that if the parameter estimation of the MA innovation models is consistent and if the measurement process is bounded in a realization or with probability one, then the self-tuning fusers will converge to the optimal fusers in a realization or with probability one, so that they have the asymptotic optimality. They can deal with the systems with the non-stationary or Gaussian measurement processes. They can reduce the computational burden, and are suitable for real time applications. A simulation example for a target tracking system with 3-sensor shows their effectiveness.  相似文献
9.
带多层融合结构的广义系统 Kalman 融合器   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
对带多传感器的线性离散随机广义系统, 用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统, 应用现代时间序列分析方法, 基于自回归滑动平均 (Autoregressive moving average, ARMA) 新息模型和白噪声估计理论, 提出了带三层融合结构的分布式稳态 Kalman 融合器, 它由两个加权融合器和两个复合融合器组成. 第一层给出子系统状态融合器, 实现了每个子系统分量解耦融合; 第二层给出变换后状态融合器, 实现了两个子系统的解耦融合; 第三层给出原始状态融合器, 它可统一处理状态融合滤波、平滑和预报问题. 为计算最优加权阵, 给出了计算局部估计误差互协方差阵公式, 证明了它的精度比每个局部估值器精度高. Monte Carlo 的仿真实例说明了其有效性.  相似文献
10.
对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.  相似文献
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