多傳感器系統模型參數和噪聲統計的一種信息融合辨識方法

對于帶有未知模型參數和未知相關噪聲統計的多傳感器隨機系統,基于ARMA新息模型,利用相關方法,用平均局部的模型參數和噪聲統計估值器的方法,提出了模型參數和噪聲統計信息的在線信息融合估計器,它們可以被解釋為最小二乘融合估計,并證明了相應的辨識器具有強一致性,即以概率1收斂于相應的真實值.一個2傳感器系統的仿真例子說明其有效性.

作 者： 高媛 徐慧勤 鄧自立 孟華 王欣 毛琳 GAO Yuan XU Hui-qin DENG Zi-li MENG Hua WANG Xin MAO Lin   作者單位： 黑龍江大學自動化系,哈爾濱,150080  刊 名： 科學技術與工程  ISTIC 英文刊名： SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING  年，卷(期)： 2009 9(17)  分類號： O211.64  關鍵詞： 信息融合估計   未知模型參數   相關方法   強一致性   辨識器  

【多傳感器系統模型參數和噪聲統計的一種信息融合辨識方法】相關文章：

多傳感器信息融合技術的研究與進展04-26

基于模糊理論的多傳感器數據融合系統04-26

疲勞多裂紋擴展隨機模型的參數估計方法04-27

附加系統參數的半參數回歸模型研究與比較04-27

基于Matlab方法確定VG模型參數04-27

BERNESE光壓模型參數的統計分析04-27

同倫方法在環境水質模型參數反演中的應用04-26

星敏感器模型參數分析與校準方法研究04-26

羅吉斯諦曲線模型中參數的估計方法初探04-26

需求分布含未知參數時報童模型的實施方法04-26