线性最小方差相关论文
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......
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......
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......
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......
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......
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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......
