一种在Kalman滤波中引入径向速度测量的新方法 被引量：9

1

作者 王建国 龙腾 何佩琨 《信号处理》 CSCD 2002年第5期414-416,409,共4页

研究在距离和径向速度测量噪声统计相关的情形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法。分析了径向速度测量噪声与位置测量更新后状态滤波误差的统计相关性,根据Gauss-Markov定理导出了对应于径向速度测量的滤波方程由此而得到一种序... 研究在距离和径向速度测量噪声统计相关的情形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法。分析了径向速度测量噪声与位置测量更新后状态滤波误差的统计相关性,根据Gauss-Markov定理导出了对应于径向速度测量的滤波方程由此而得到一种序贯滤波算法。两个不同的蒙特卡罗仿真表明,通过采用这一新算法引人径向速度测量,不仅可以大大提高状态估计的精度,而且其估计性能和计算效率优于传统的EKF。 展开更多

关键词 KALMAN滤波 径向速度测量 序贯滤波 线性无偏最小方差估计

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一种改进的多传感器伪序贯滤波算法 被引量：5

2

作者 巴宏欣 赵宗贵 +1 位作者 杨飞 景惠 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 北大核心 2004年第5期653-656,共4页

传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的 ,但实际上测量噪声存在着一定的相关性 ,因而会引起滤波精度的损失 .针对该问题 ,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术 .在测量噪声相关... 传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的 ,但实际上测量噪声存在着一定的相关性 ,因而会引起滤波精度的损失 .针对该问题 ,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术 .在测量噪声相关的条件下 ,根据线性无偏最小方差估计理论 ,提出了一种改进的同步多传感器伪序贯滤波算法 ,该算法不但适用于噪声不相关情况 ,而且也适用于噪声相关情况 .经仿真研究表明 ,该算法明显提高了航迹的融合精度 :在测量噪声相关时 ,融合精度比传统算法有明显提高 ;而测量噪声不相关时 ,性能与传统的数据融合算法相同 . 展开更多

关键词 测量噪声相关 线性无偏最小方差估计 伪序贯滤波 目标跟踪

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设计阵列亏秩时几种估计性能的比较 被引量：2

3

作者 刘谢进 朱允民 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期839-842,共4页

在给定的线性模型下 ,讨论了在设计阵列亏秩时 ,最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较 .得出了在一定条件下 ,最优加权最小二乘估计等价于线性无偏最小方差估计 .在噪声方差矩阵可逆、未知参数方差矩阵... 在给定的线性模型下 ,讨论了在设计阵列亏秩时 ,最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较 .得出了在一定条件下 ,最优加权最小二乘估计等价于线性无偏最小方差估计 .在噪声方差矩阵可逆、未知参数方差矩阵可逆条件下 ,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计方差的差表达式 ,并在一定条件下 。 展开更多

关键词 阵列亏秩 线性模型 最小二乘估计 最优加权最小二乘估计 线性无偏最小方差估计 性能比较

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测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合 被引量：3

4

作者 巴宏欣 杨飞 +1 位作者 何心怡 刘海燕 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2008年第3期473-476,共4页

研究了测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合问题,根据线性无偏最小方差估计理论,推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统的航迹融合和测量融合算法.经Monte Carlo仿真表明,文中给出的考虑噪声相关的航迹融合和测量融合算法的跟踪... 研究了测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合问题,根据线性无偏最小方差估计理论,推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统的航迹融合和测量融合算法.经Monte Carlo仿真表明,文中给出的考虑噪声相关的航迹融合和测量融合算法的跟踪精度均高于相应的不考虑噪声相关的传统算法,且附加的计算量很小. 展开更多

关键词 测量噪声相关 线性无偏最小方差估计 测量融合 航迹融合 目标跟踪

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多传感器分布式区间估计融合

5

作者 甘宇 朱允民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期879-884,891,共7页

考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些... 考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题 .建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合 ,并给出搜索最优权系数的Gauss Seidel迭代算法 ,另外 ,给出了一种近似的区间估计融合 ,它能减少大量的计算量 ,并且在某些情况下可以达到最优的估计性能 .最后采用计算机数值模拟 ,用以上方法得到的融合区间估计均优于每个传感器的区间估计的性能 . 展开更多

关键词 多传感器 分布式区间估计 数据融合 数据集 数据处理 线性无偏最小方差估计 Gauss-Seidel迭代算法

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测量噪声相关线性系统异类传感器航迹融合 被引量：2

6

作者 张安民 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期471-473,共3页

研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真... 研究了异类传感器航迹融合问题。在测量噪声相关的条件下,利用线性无偏最小方差估计的基本理论,通过对异类传感器的状态估计采用顺序滤波的方法,得到了相关测量噪声线性系统异类传感器测量融合算法和状态矢量融合算法。计算机数字仿真结果表明,由于考虑了测量噪声之间的相关性,该算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善。 展开更多

关键词 测量噪声相关 异类传感器 线性无偏最小方差估计 状态矢量融合 测量融合

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一类相关噪声下离散线性系统的递推状态估计

7

作者 段战胜 韩崇昭 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期792-794,共3页

已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最... 已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。通过Monte Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性。 展开更多

关键词 递推状态估计 线性无偏最小方差估计 相关噪声 采样离散化

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一种任意相关噪声异类传感器测量融合算法 被引量：1

8

作者 张安民 李琦 韩崇昭 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期489-491,496,共4页

基于测量融合理论提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统目标跟踪算法。该算法在构造跟踪滤波器时,在增益阵中引入了测量噪声与系统噪声相关以及测量噪声之间相关项,增加了描述多传感器融合系统的信息量。仿真结果表明,由于考虑... 基于测量融合理论提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统目标跟踪算法。该算法在构造跟踪滤波器时,在增益阵中引入了测量噪声与系统噪声相关以及测量噪声之间相关项,增加了描述多传感器融合系统的信息量。仿真结果表明,由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性,测量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,并且航迹跟踪的精度得到了改善。 展开更多

关键词 任意相关噪声 异类传感器 测量融合 线性无偏最小方差估计

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任意相关噪声线性系统异步状态向量融合

9

作者 张安民 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1040-1042,1052,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法.该算法将融合中心的采样周期设定为传感器测量周期的最小公倍数,使得传输到融合中心的局部状态估计在每个周期内具有相同的数目,减少了跟踪滤波的计算量.在跟踪滤波器的增益阵中引入测量噪声与过程噪声的相关量和测量噪声之间的相关量,增加了描述多传感器融合系统的信息量.仿真结果表明,状态向量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 异步 状态向量融合 线性无偏最小方差估计 传感器 航迹跟踪 测量数据

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任意噪声相关异类传感器非线性系统状态矢量融合

10

作者 张安民 辛明军 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期558-561,共4页

基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的... 基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法.该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性,增加了描述多传感器融合系统的信息量,通过局部估计的组合构造新的变量以去除局部状态之间的相关性,采用顺序滤波的方法减小了异类多传感器融合系统全局状态估计的计算量.仿真结果表明,由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性,状态矢量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能,航迹跟踪的精度得到了改善. 展开更多

关键词 任意相关噪声 状态矢量融合 线性无偏最小方差估计 异类传感器

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权回归模型下几种估计性能的比较

11

作者 刘谢进 《楚雄师范学院学报》 2006年第12期47-49,共3页

在给定的权回归模型下,讨论了最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较,得出了在随机误差方差矩阵可逆条件下,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计误差方差阵的差表达式,并在一定条件下,两... 在给定的权回归模型下,讨论了最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较,得出了在随机误差方差矩阵可逆条件下,可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计误差方差阵的差表达式,并在一定条件下,两者趋于一致。 展开更多

关键词 权回归模型 最小二乘估计 最优加权最小二乘估计 线性无偏最小方差估计

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关于Gauss-Markov估计在噪声方差矩阵不可逆时的化简

12

作者 宋恩彬 朱允民 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期1-4,共4页

讨论了Gauss-Markov(简记为)估计与最优加权最小二乘估计之间的关系,证明了即使模型噪声方差阵不可逆,在一定条件下GM估计与最优加权最小二乘估计仍可以是统一的.

关键词 GM估计 最优加权最小二乘估计 线性无偏最小方差估计

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线性模型下输入矩阵的最优设计

13

作者 赵娟 朱允民 马洪 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期394-397,共4页

线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计是线性模型下两种最常用的估计方法 .前者估计性能优于后者 ,但需要被估计量的一、二阶矩信息 .作者深入讨论了这两种估计的关系 ,得到了二者在均方误差意义下等价的充要条件 ,进而找到一种... 线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计是线性模型下两种最常用的估计方法 .前者估计性能优于后者 ,但需要被估计量的一、二阶矩信息 .作者深入讨论了这两种估计的关系 ,得到了二者在均方误差意义下等价的充要条件 ,进而找到一种设计输入矩阵的方法 ,使得在先验信息缺乏的条件下 ,仍可利用最优加权最小二乘估计达到与线性无偏最小方差估计一样优越的估计性能 ,避免了获取先验信息的困难 。 展开更多

关键词 线性无偏最小方差估计 最优加权最小二乘估计 卡尔曼滤波 充要条件

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转换坐标卡尔曼滤波算法分析 被引量：8

14

作者 杨春玲 余英林 刘国岁 《计算机工程与设计》 CSCD 2001年第5期76-78,共3页

在非线性系统的目标跟踪中，常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ），但这种滤波算法常常会发散．近年来，Ｂａｒ－Ｓｈａｌｏｍ等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法（ＣＭＫＦＡ），并通过仿真实验证明了在非线性... 在非线性系统的目标跟踪中，常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ），但这种滤波算法常常会发散．近年来，Ｂａｒ－Ｓｈａｌｏｍ等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法（ＣＭＫＦＡ），并通过仿真实验证明了在非线性系统的目标跟踪中此算法优于扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ）．文中对转换坐标卡尔曼滤波算法进行了深入的研究，通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时，转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法． 展开更多

关键词 白噪声 卡尔曼滤波器 线性无偏最小方差估计器 卡尔曼滤波算法 非线性系统 目标跟踪

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线性模型中Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：6

15

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期265-270,共6页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness... 在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(Bayes linear unbiasedminimum variance estimator,BLUMV)估计相对于最小二乘(least square,LS)估计的优良性,并讨论了3种不同相对效率的界.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性. 展开更多

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 均方误差矩阵准则 相对效率 PRPC准则

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平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：5

16

作者 刘谢进 缪柏其 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期525-530,共6页

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 平衡损失风险函数准则 PRPC准则

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平衡损失函数下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性 被引量：1

17

作者 刘谢进 缪柏其 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期89-95,共7页

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最优加权最小二乘(OWLS)估计的优良性,并导出在一定条件下二者趋于一致。在PRPC(predictive Pitman closeness criteri-on)准则下研究了BLUMV估计相对... 在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最优加权最小二乘(OWLS)估计的优良性,并导出在一定条件下二者趋于一致。在PRPC(predictive Pitman closeness criteri-on)准则下研究了BLUMV估计相对于OWLS估计的优良性。 展开更多

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 最优加权最小二乘估计 平衡损失风险函数准则 PRPC准则

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Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性 被引量：1

18

作者 刘谢进 缪柏其 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期605-609,共5页

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.

关键词 Bayes线性无偏最小方差估计 最小二乘估计 岭估计 均方误差矩阵准则 平衡损失风险函数准则

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