自校正信息融合狀態(tài)與信號(hào)Wiener估值器.pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展，多傳感器信息融合技術(shù)得到了迅速發(fā)展，并成為當(dāng)前信息領(lǐng)域一個(gè)十分活躍的研究熱點(diǎn)。多傳感器信息融合又稱(chēng)為多傳感器數(shù)據(jù)融合，它使用多個(gè)傳感器對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，避免了單個(gè)傳感器的局限性，從而提供更加全面準(zhǔn)確的信息。多傳感器信息融合作為多源信息綜合處理的一項(xiàng)新技術(shù)，能夠合成來(lái)自某一目標(biāo)的多源信息，產(chǎn)生比單一信息源更精確的估計(jì)。 對(duì)于含有未知模型參數(shù)和噪聲(有色噪聲及白噪聲)統(tǒng)計(jì)的多傳感器單輸出系統(tǒng)

2、，應(yīng)用現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法，基于自回歸滑動(dòng)平均(ARMA)新息模型的遞推增廣最小二乘法或兩段遞推增廣最小二乘法可在線(xiàn)估計(jì)未知模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)。在按狀態(tài)分量標(biāo)量加權(quán)線(xiàn)性最小方差最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則下，分別對(duì)含有未知有色觀測(cè)噪聲或未知有色輸入噪聲的單輸出系統(tǒng)提出了自校正分量解耦信息融合Wiener狀態(tài)估值器；在按標(biāo)量加權(quán)線(xiàn)性最小方差最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則下，分別對(duì)含有未知模型參數(shù)或未知有色觀測(cè)噪聲的單輸出系統(tǒng)提出了ARMA信號(hào)自校正信息融合Wien