Kalman滤波方法相关论文
采用当前方法修复测距误差时,无法准确地在短时间内获得测距数据和信息,不能全面地检测测距误差,增加了修复测距误差所用的时间,修......
基于Kalman滤波提出一种固定区间观测白噪声最优估值器,并且给出了它在信号估计中的应用,仿真例子说明了其有效性.......
基于Kalman滤波器和白噪声估值器,对带有色观测噪声系统提出了一种新的带白噪声估值器的递推的极点配置固定区间Kalman平滑器.对于......
本系统采用提取特征点进行特征匹配求取帧间运动矢量，特征匹配是通过特征窗来完成。分别采用均值滤波和Kalman滤波方法实现运动......
随着电力系统对时间同步的要求不断提高，时间同步系统被大量应用到电力系统中，时间同步系统所提供的时标信号的准确与否直接影响到电......
本文首先介绍了利用GNSS进行航空载体姿态确定与地面载体和卫星姿态确定的差异,然后提出了适用于航空载体姿态确定的基于"当前"统......
本文首先介绍了利用GNSS 进行航空载体姿态确定与地面载体和卫星姿态确定的差异，然后提出了适用于航空载体姿态确定的基于“当......
本文研究基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络定位问题，从测距和算法两方面提高了定位精度。首先，提出一种改进Kalman滤......
风电功率预测对于电网安全经济调度、电力市场及风电场运行都有重要意义。本文研究建立基于高分辨率中尺度气象模式的风电功率......
为了满足本地实际业务和服务需求,利用0.125°×0.125°欧洲中期天气预报中心ECMWF模式逐3h最低气温预报产品和1 km×1 km逐时气温......
对带相关噪声的线性离散随机控制系统,应用Kalman滤波方法,基于CARMA新息模型导出了统一的最优固定区间白噪声递推Wiener平滑器,它......
基于稳态Kalman滤波器和白噪声估值器,根据控制理论中的极点配置原理,提出了极点配置固定区间稳态Kalman平滑器和Wiener平滑器.它......
通过对观测方程的线性变换,将带有色观测噪声系统化为带白色观测噪声的系统.基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型,由稳态最优Kalman......
为了提高控制精度，可采用多个传感器对被控对象进行检测。本文基于Kahnan滤波算法，应用加权最小二乘（WLS）观测融合方法，提出了对多个传......
基于非Gaussian噪声线性定常控制系统，通过控制滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数形状来建立有效的滤波设计算法，创建......
对带相关噪声的时变系统,基于Kalman滤波提出了统一和通用的最优白噪声估值器,它包括观测白噪声估值器和输入白噪声估值器两者.提......
在线性最小方差最优融合估计准则下,基于Riccati方程,对于带控制输入的单通道CAR-MA信号,提出了全局最优多传感器加权观测融合Kalm......
应用Kalman滤波方法，基于Riccati方程，对于带相关噪声的系统，在线性最小方差融合准则下，提出了两传感器接矩阵加权信息融合超前κ步稳......
应用Kalman滤波方法，基于Riccati方程，在线性最小方差最优融合准则下，提出了按矩阵加权的两传感器最优融合稳态Kalman平滑器，给出了最......
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......
应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性......
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Ka......
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......
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......
对于带多传感器的Y-可观广义线性离散随机系统，通过状态线性变换，将其化为两个降阶的非广义多传感器子系统。应用Kalman滤波方法和白......
网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时......
采用KALMAN滤波方法构建了全要素生产率估算的状态空间模型，分别使用KALMAN滤波方法和索洛残差法估算我国1978～2004年全要素生产率的......
对于带相关噪声系统,基于稳态Kalman滤波器和自回归滑动平均(ARMA)新息模型,提出了统一的渐近稳定的Wiener状态滤波器,可统一处理......
为了克服带相关噪声控制系统的最优固定区间Kalman平滑算法要求较大计算负担的缺点,应用Kalman 滤波方法,基于CARMA新息模型,由稳......
基于带相关噪声系统的一种Kalman滤波器,应用射影理论,提出了一种固定区间最优Kalman平滑器,它可用反向递推形式实现,算法简单,但......
应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论，在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下，提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤......
基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑......
基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalm......
应用现代时间序列分析方法，基于Kalman滤波和白噪声估计理论，对于广义离散随机线性系统的一种典范型，提出降阶Wiener状态估值器，可统一......
可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题.基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法......
Kalman滤波作为一种先进的滤波方法，已广泛应用于工业、航空、航天等现代高新技术控制领域，国外的测井界(比如斯仑贝谢、阿特拉斯等)......
基于经典稳态Kalman滤波理论，应用射影理论，对完全可观完全可控的系统提出了设计Wiener状态滤波器的新方法，可统一处理稳定或不稳定系......
用射影理论,基于Kalman滤波提出了通用和统一的白噪声估计方法,可统一解决带非零均值相关噪声的线性离散时变随机控制系统的白噪声......
多传感器信息融合已成为许多高科技领域的关键技术,目前已成为倍受人们关注的热门领域。本文对于含有未知模型参数和未知观测噪声......
对于被多传感器观测的带有色观测噪声的广义离散线性随机系统，应用奇异值分解，并通过对观测方程的状态变换，将其变换为带相关噪声的2......
基于Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在按矩阵加权线性最小方差最优融合准则下,提出了带ARMA有色观测噪声系统的多传感器分布式融......
多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测,从而获得其状态的局部估计,并在一定最优融合准则下,组合......
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关......
本文基于经典Kalman滤波器和Mendel的输入白噪声估值器,应用射影理论,提出了一种新的带白噪声估值器的最优固定滞后Kalman平滑器,......
利用0.125°×0.125°欧洲中期天气预报中心ECMWF模式逐3h最低气温预报产品和1km×1km逐时气温格点实况场资料,使用三种Kalman滤波......
对于带多传感器的广义线性离散随机系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了基于变换后的状态融合器构造......
多传感器信息融合也称作多传感器数据融合或多源信息融合。多传感器信息融合的目的是利用来自多传感器的观测信息，得到系统状态最优......
针对多传感器信息融合时存在的时滞问题,建立了带状态和观测时滞的传感器网络移动目标追踪仿真模型,利用增广矩阵将时滞系统化为非......
应用稳态Kalman滤波理论,提出了一种固定区间Wiener平滑器,由稳态最优非递推固定区间Kalman平滑器的递推变形引出固定区间Wiener平......
