自校正信息融合狀態(tài)與信號Wiener估值器.pdf

1、近年來，隨著計算機技術(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)域一個十分活躍的研究熱點。多傳感器信息融合又稱為多傳感器數(shù)據(jù)融合，它使用多個傳感器對同一目標(biāo)進(jìn)行檢測，避免了單個傳感器的局限性，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新技術(shù)，能夠合成來自某一目標(biāo)的多源信息，產(chǎn)生比單一信息源更精確的估計。 對于含有未知模型參數(shù)和噪聲(有色噪聲及白噪聲)統(tǒng)計的多傳感器單輸出系統(tǒng)

2、，應(yīng)用現(xiàn)代時間序列分析方法，基于自回歸滑動平均(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估計未知模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計。在按狀態(tài)分量標(biāo)量加權(quán)線性最小方差最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則下，分別對含有未知有色觀測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)線性最小方差最優(yōu)信息融合準(zhǔn)則下，分別對含有未知模型參數(shù)或未知有色觀測噪聲的單輸出系統(tǒng)提出了ARMA信號自校正信息融合Wien