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面向跟踪系统的多传感器信息融合鲁棒保性能协方差交叉Kalman估计方法 预览 被引量:3
1
作者 杨智博 杨春山 邓自立 《电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期1627-1636,共10页
对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的... 对带不确定方差线性相关白噪声的多传感器系统,根据极大极小鲁棒估计原理,用Lyapunov方程方法,基于不确定噪声方差扰动的参数化表示法提出两类鲁棒保性能协方差交叉(CI)融合Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),给出其精度偏差的最大下界和最小上界.证明了保性能CI融合器的鲁棒精度高于原始CI融合器的鲁棒精度,且高于每个局部估值器的鲁棒精度,并用协方差椭圆给出精度关系的几何解释.一个跟踪系统的仿真例子验证了所提方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 不确定噪声方差 线性相关噪声 协方差交叉融合 Lyapunov方程方法 跟踪系统
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基于状态观测器的不确定时滞系统H∞鲁棒容错控制 被引量:1
2
作者 于海华 田坤 段广仁 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2014年第10期1221-1232,共12页
针对一类具有状态时滞的不确定线性系统,详细阐述了该系统基于状态观测器的H∞鲁棒容错控制问题.当系统状态不可测时,构造状态观测器,并考虑状态观测器反馈回路传感器失效,引入观测误差,通过构造闭环增广系统的Lyapunov泛函,设计出了有... 针对一类具有状态时滞的不确定线性系统,详细阐述了该系统基于状态观测器的H∞鲁棒容错控制问题.当系统状态不可测时,构造状态观测器,并考虑状态观测器反馈回路传感器失效,引入观测误差,通过构造闭环增广系统的Lyapunov泛函,设计出了有容错性能的状态观测器和基于该观测器的状态反馈控制器,使得闭环增广系统渐近稳定,并满足H∞性能指标.通过求解一个线性矩阵不等式就可同时得到观测器增益和控制器增益矩阵.最后给出仿真算例,验证了此方法的有效性. 展开更多
关键词 基于观测器的反馈控制 H∞控制 LYAPUNOV泛函 容错控制
线性时滞系统鲁棒不敏感带状区域设计 预览
3
作者 田坤 于海华 《黑龙江大学工程学报》 2013年第4期88-91,共4页
运用线性矩阵不等式的方法,针对具有时滞的不确定线性时滞系统,研究其鲁棒不敏感带状区域设计问题。首先对鲁棒不敏感带状区域设计问题进行了详细地阐述,然后利用已有的结论导出了关于线性时滞系统的鲁棒不敏感带状区域设计的新结论... 运用线性矩阵不等式的方法,针对具有时滞的不确定线性时滞系统,研究其鲁棒不敏感带状区域设计问题。首先对鲁棒不敏感带状区域设计问题进行了详细地阐述,然后利用已有的结论导出了关于线性时滞系统的鲁棒不敏感带状区域设计的新结论,并保证闭环系统渐进稳定,最后用实例验证了结论的有效性。 展开更多
关键词 鲁棒控制 线性时滞 带状区域 渐近稳定
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含未知参数的自校正融合Kalman滤波器及其收敛性 预览 被引量:8
4
作者 陶贵丽 邓自立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期 109-119,共11页
对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用... 对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用,对带有色和白色观测噪声的多传感器多维自回归(Autoregressive,AR)信号,分别提出了AR信号模型参数估计的多维和多重偏差补偿递推最小二乘(Bias compensated recursive least—squares,BCRLS)算法,证明了两种算法的等价性,并且用DESA方法证明了它们的收敛性.在此基础上提出了AR信号的自校正融合Kalman滤波器,它具有渐近最优性.仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多传感器信息融合 自校正融合 偏差补偿最小二乘法 收敛性 动态误差系统分析方法 KALMAN滤波器
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具有随机时滞和丢包系统的最优线性滤波器 预览 被引量:1
5
作者 赵婵园 孙书利 《黑龙江大学工程学报》 2012年第3期111-116,共6页
研究了可能具有一步随机时滞和多丢包的离散时变线性随机系统的滤波问题。通过模型转化将具有滞后和丢包的系统转化为一个增广的随机参数系统。利用射影理论,给出了线性最小方差最优线性滤波器。仿真研究验证了算法的有效性。
关键词 最优线性滤波 随机时滞 丢包 Bernoulli分布 射影理论
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带未知有色观测噪声的自校正融合Kalman滤波器 预览 被引量:1
6
作者 张鹏 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期 85-90,共6页
对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统,未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中,得出了自校正解耦融合Kalma... 对于带未知有色观测噪声的多传感器线性离散定常随机系统,未知模型参数和噪声方差的一致的融合估值器用递推增广最小二乘法(RELS)和求解相关函数方程得到.将这些估值器代入到最优解耦融合Kalman滤波器中,得出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并用动态方差误差系统分析(DVESA)和动态误差分析(DESA)方法证明了它收敛于最优解耦融合Kalman滤波器,因而具有渐近最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多传感器信息融合 解耦融合 未知有色观测噪声 辨识 自校正Kalman滤波器 收敛性
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协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波器 被引量:8
7
作者 张鹏 齐文娟 +2 位作者 邓自立 高媛 刘金芳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期 904-908,共5页
对于带未知互协方差的两传感器系统,提出一种协方差交叉(CI)融合鲁棒稳态Kalman滤波器,它关于未知互协方差具有鲁棒性.严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度,但低于带已知互协方差的最优融合Kalman滤波器的精度.基... 对于带未知互协方差的两传感器系统,提出一种协方差交叉(CI)融合鲁棒稳态Kalman滤波器,它关于未知互协方差具有鲁棒性.严格证明了该滤波器的实际精度高于每个局部滤波器的精度,但低于带已知互协方差的最优融合Kalman滤波器的精度.基于协方差椭圆给出了精度关系的几何解释.进一步将上述结果推广到一般多传感器情形.一个跟踪系统的Monte-Carlo仿真例子表明,其实际精度接近于带已知互协方差的最优融合器的精度. 展开更多
关键词 多传感器信息融合 协方差交叉融合 鲁棒Kalman滤波器 协方差椭圆
具有一步随机滞后和多丢包的网络系统的最优线性估计 预览 被引量:16
8
作者 孙书利 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期 349-356,共8页
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在的一步随机滞后和多丢包现象。并基于新息分析方法,提出了线性最小方差下的最优线性状态滤波器、预报... 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在的一步随机滞后和多丢包现象。并基于新息分析方法,提出了线性最小方差下的最优线性状态滤波器、预报器和平滑器。它们通过解一个Riccati方程和一个Lyapunov方程得到。最后,给出了稳态估值器存在的一个充分条件,并通过仿真例了验证其有效性。 展开更多
关键词 最优线性估值器 随机滞后 丢包 线性最小方差
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高阶Sylvester矩阵方程的解析通解 预览
9
作者 于海华 段广仁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期698-702,共5页
给出了矩阵方程Am1V Jm1+...+A1V J+A0V=Bm2WJm2+...+B1WJ+B0W的3种完全解析参数通解.这些解由一组参数向量给出,这些参数向量提供了问题的全部自由度.求解算法不要求矩阵J具有不同的特征值,或者和A(s)的特征值不同.这些通解仅... 给出了矩阵方程Am1V Jm1+...+A1V J+A0V=Bm2WJm2+...+B1WJ+B0W的3种完全解析参数通解.这些解由一组参数向量给出,这些参数向量提供了问题的全部自由度.求解算法不要求矩阵J具有不同的特征值,或者和A(s)的特征值不同.这些通解仅包含数值矩阵计算,为工程应用计算提供了方便.算例说明本文所给方程通解的有效性. 展开更多
关键词 矩阵方程 解析通解 特征值 若当标准型
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带有色观测噪声的多传感器ARMA模型信息融合辨识 预览 被引量:2
10
作者 李恒 邓自立 《科学技术与工程》 2011年第8期 1668-1672,共5页
对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得... 对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法可用于语言增强信号处理问题。一个仿真例子说明其有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合估计 ARMA模型 有色观测噪声 两段辨识算法 一致性
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Wiener滤波,Kalman滤波和信息融合滤波理论研究进展 预览 被引量:4
11
作者 邓自立 《黑龙江大学工程学报》 2011年第3期 37-44,共8页
综述最优和自校正滤波的一种新的方法论——现代时间序列分析方法,其中给出了同Wiener滤波方法和Kalman滤波方法的比较,并且综述了近20年来由作者分别基于Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法关于Wiener滤波、Kalman滤波和信息融合... 综述最优和自校正滤波的一种新的方法论——现代时间序列分析方法,其中给出了同Wiener滤波方法和Kalman滤波方法的比较,并且综述了近20年来由作者分别基于Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法关于Wiener滤波、Kalman滤波和信息融合滤波理论的研究进展,其中包括一系列新方法、新理论和新的研究方向,并提出了存在的几个问题和今后研究方向,具有重要理论、工程应用和科学方法论意义。 展开更多
关键词 KALMAN滤波 WIENER滤波 信息融合滤波 现代时间序列分析方法 科学方法论
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多传感器ARMA信号自校正分布式融合Kalman滤波器 预览 被引量:1
12
作者 揭慧 张明波 邓自立 《科学技术与工程》 2011年第3期 443-447,460,共6页
对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入A... 对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法得到局部噪声方差估值器,然后用取局部估值器的平均得到信息融合估值器。将这些融合估值器代入ARMA信号的全局最优分布式融合Kalman滤波器,提出了一种自校正分布式融合Kalman滤波器。用动态误差分析方法证明了它收敛于全局最优分布式Kalman滤波器,因而它具有渐近全局最优性。一个目标位置跟踪系统仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 分布式融合 自校正Kalman滤波器 收敛性 渐近全局最优
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观测滞后系统协方差交叉融合Kalman滤波器 预览 被引量:1
13
作者 齐文娟 高媛 邓自立 《科学技术与工程》 2011年第3期 448-451,共4页
对观测滞后和带未知互协方差的两传感器线性离散定常随机系统,提出了一种协方差交叉(CI)融合稳态Kalman滤波器。它给出了不依赖于未知互协方差的实际融合误差方差阵的一个公共的上界,因而具有一致性和鲁棒性。证明了其精度高于每个局... 对观测滞后和带未知互协方差的两传感器线性离散定常随机系统,提出了一种协方差交叉(CI)融合稳态Kalman滤波器。它给出了不依赖于未知互协方差的实际融合误差方差阵的一个公共的上界,因而具有一致性和鲁棒性。证明了其精度高于每个局部Kalman滤波器的精度,且低于当互协方差已知时的最优矩阵加权融合Kalman滤波器的精度。一个跟踪系统的MonteCarlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 滞后观测 未知互协方差 协方差交叉融合 KALMAN滤波器 一致性 鲁棒性
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一类非线性广义随机系统的降阶Kalman滤波器 预览
14
作者 石莹 田英明 田行伟 《黑龙江大学工程学报》 2011年第1期 83-87,共5页
研究了一类非线性广义系统的状态估计问题。利用Taylor级数展开的方法将其转化为线性广义系统;再利用奇异值分解,对线性化后的系统进行降阶,转化为等价的正常线性系统;最后基于Kalman滤波估值理论,得到非线性广义系统的Kalman滤波器。... 研究了一类非线性广义系统的状态估计问题。利用Taylor级数展开的方法将其转化为线性广义系统;再利用奇异值分解,对线性化后的系统进行降阶,转化为等价的正常线性系统;最后基于Kalman滤波估值理论,得到非线性广义系统的Kalman滤波器。通过数值仿真例子,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 非线性广义系统 状态估计 奇异值分解 Taylor级数展开 KALMAN滤波
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带有一步随机滞后和不连续丢包离散系统的最优滤波 预览
15
作者 孙书利 丁健 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2011年第4期555-560,共6页
研究了带有一步随机滞后和不连续丢包离散随机线性系统的线性估计问题.通过一个满足Ber-noulli分布的随机变量来描述这种可能的滞后和丢包现象.基于所建立的新模型,利用射影理论提出了一个在线性最小方差意义下的递推的最优线性滤波器.... 研究了带有一步随机滞后和不连续丢包离散随机线性系统的线性估计问题.通过一个满足Ber-noulli分布的随机变量来描述这种可能的滞后和丢包现象.基于所建立的新模型,利用射影理论提出了一个在线性最小方差意义下的递推的最优线性滤波器.并给出了稳态线性滤波器存在的一个充分条件.当不存在随机滞后和丢包时,所提出的滤波器退化为标准的Kalman滤波器. 展开更多
关键词 线性滤波器 随机滞后 不连续丢包 稳态滤波器 射影理论
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不受约束的全局最优加权观测融合估计 预览 被引量:1
16
作者 王欣 朱齐丹 孙书利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期 22-25,76,共5页
利用矩阵满秩分解方法,基于加权最小二乘理论提出了一种不受各传感器观测阵是否相同、观测噪声是否相关约束限制的加权观测融合估计算法。证明了其估计结果每时刻恒同于集中式融合Kalman估计结果,因而具有全局最优性,且可明显减小计算负... 利用矩阵满秩分解方法,基于加权最小二乘理论提出了一种不受各传感器观测阵是否相同、观测噪声是否相关约束限制的加权观测融合估计算法。证明了其估计结果每时刻恒同于集中式融合Kalman估计结果,因而具有全局最优性,且可明显减小计算负担,便于实时应用。通过对GPS目标跟踪系统的两种方案进行仿真说明了它的功能等价性、快速性以及最优性。 展开更多
关键词 满秩分解 加权最小二乘 加权观测融合 集中式融合
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不确定观测线性离散随机系统白噪声估值器 预览
17
作者 孙书利 张腾 《黑龙江大学工程学报》 2010年第4期 114-121,共8页
在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性。应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值... 在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性。应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器。可统一处理传感器具有数据丢失的白噪声的最优滤波、预报和平滑问题。同时,给出了稳态白噪声估值器和相应的Wiener白噪声估值器。当没有数据丢失时,所得的结果恰是以往基于完整观测数据的白噪声估值器。仿真研究验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 数据丢失 不确定观测 白噪声估值器 稳态估值器 Wiener估值器
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多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法 预览 被引量:1
18
作者 马占业 邓自立 《科学技术与工程》 2010年第34期 8359-8363,共5页
对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法(MRELS)得到AR模型参数和传感器偏差... 对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法(MRELS)得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性。一个仿真例子验证了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器多变量AR模型 信息融合多段辨识方法 多重递推增广最小二乘法 信息融合估值器 一致性
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多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性 预览 被引量:5
19
作者 邓自立 徐慧勤 张明波 《科学技术与工程》 2010年第2期 360-365,共6页
对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿... 对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多变量(AR)信号 参数估计 偏差补偿递推最小二乘法 收敛性 强一致性 动态误差系统分析方法
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多维和多重递推辅助变量辨识算法 预览 被引量:4
20
作者 徐慧勤 邓自立 张明波 《科学技术与工程》 2010年第2期 366-371,共6页
对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个... 对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。 展开更多
关键词 多维AR模型 参数估计 递推RIV算法 信息融合噪声方差估值器 收敛性 强一致性
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