检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2007年第1期24卷 84-89页

作者：崔培玲王桂增潘泉清华大学自动化系西北工业大学自动化学院陕西西安710072

为了进一步认识基于状态空间投影的一类动态多尺度系统的融合估计算法本质,本文对该算法进行了分析．首先,将该融合估计算法和在最细尺度上直接进行卡尔曼滤波的算法性能进行了比较,并用仿真进行了验证．结果表明,在最细尺度上,融合估... 详细信息

为了进一步认识基于状态空间投影的一类动态多尺度系统的融合估计算法本质,本文对该算法进行了分析．首先,将该融合估计算法和在最细尺度上直接进行卡尔曼滤波的算法性能进行了比较,并用仿真进行了验证．结果表明,在最细尺度上,融合估计效果比直接进行卡尔曼滤波的效果好．其次,从计算过程和计算量方面,与一般的时间配准方法进行了对比分析．结果表明,该融合估计算法用比较严谨的数学模型代替了时间配准,可以在每个尺度上获得基于全部观测信息的最优估计,但计算量比时间配准方法大．本文的研究为基于状态空间投影的一类动态多尺度系统的融合估计算法的实际应用奠定了基础．

关键词：动态多尺度系统状态空间投影卡尔曼滤波

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基于M带小波的动态多尺度系统融合估计

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自动化学报 2007年第1期33卷 21-27页

作者：崔培玲王桂增潘泉清华大学自动化系西北工业大学自动化学院西安710072

研究一类动态多尺度系统的融合估计方法,这类系统具有已知的动态系统模型约束,由具有不同采样率的多个传感器独立观测,传感器的采样率以M(M>2)倍递减.用M带小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,建立了满足标准卡尔曼滤波条件... 详细信息

研究一类动态多尺度系统的融合估计方法,这类系统具有已知的动态系统模型约束,由具有不同采样率的多个传感器独立观测,传感器的采样率以M(M>2)倍递减.用M带小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,建立了满足标准卡尔曼滤波条件的系统模型.进行卡尔曼滤波后,可以获得系统状态最优估计值.仿真结果验证了该动态多尺度系统融合估计算法的有效性.

关键词： M带小波动态多尺度系统估计

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一类动态多尺度系统的最优滤波

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中国科学（E辑） 2004年第4期34卷 433-447页

作者：潘泉张磊崔培玲张洪才西北工业大学自动控制系西安710072

研究一类动态多尺度系统的最优滤波,这类系统由具有不同分辨率的多个传感器独立观测,而系统具有已知的动态系统模型约束.假设传感器的信号采集带宽成倍递减,相应的采样频率也成倍递减.用Haar小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,... 详细信息

研究一类动态多尺度系统的最优滤波,这类系统由具有不同分辨率的多个传感器独立观测,而系统具有已知的动态系统模型约束.假设传感器的信号采集带宽成倍递减,相应的采样频率也成倍递减.用Haar小波变换来拟合状态在各尺度空间的投影关系,给出该类多尺度系统的离散模型,并证明了其可以直接应用Kalman滤波的条件.基于线性时不变系统,研究了系统的可控可测性以及滤波的稳定性,并给出了一个判定定理,证明系统只要在最细尺度上可控可测,则Kalman滤波是稳定的.最后以匀速直线运动过程为例,验证了所提建模与估计方法的有效性.

关键词：动态多尺度系统 Kalman滤波小波变换动态系统模型随机可控性

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非线性状态方程约束下的一类动态多尺度系统建模和估计算法

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计算机工程与应用 2004年第3期40卷 23-25页

作者：崔培玲潘泉张洪才李军宏西北工业大学自动控制系西安710072

该文提出了非线性状态方程约束下的一类动态多尺度系统的模型及估计方法,该系统的状态方程是非线性的,多个传感器在状态空间的一个闭子空间序列中对系统状态进行观测。该文用状态空间投影方程将多个尺度联系起来,建立了一种新的集中式... 详细信息

该文提出了非线性状态方程约束下的一类动态多尺度系统的模型及估计方法,该系统的状态方程是非线性的,多个传感器在状态空间的一个闭子空间序列中对系统状态进行观测。该文用状态空间投影方程将多个尺度联系起来,建立了一种新的集中式系统模型,该模型满足UnscentedKalmanFilter(UKF)条件。给出了基于Haar小波的模型的具体形式和估计算法,MonteCarlo仿真结果验证了该文算法的有效性。

关键词：非线性状态方程动态多尺度系统 Unscented Kalman Filter Haar小波建模估计算法

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一种新的动态多尺度系统最优估计算法

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计算机工程 2003年第19期29卷 15-16,28页

作者：崔培玲潘泉张磊张洪才李军宏崔建锋西北工业大学自动控制系西安710072

给出了一类动态多尺度系统基于Haar小波的序贯式最优估计算法,该算法具有较低的计算复杂度和较高的实时性,为多传感器信息融合提供了一种新的方法。仿真结果验证了这种方法的有效性。

关键词：动态多尺度系统序贯 Haar小波最优估计

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一类动态多尺度系统的最优估计理论与算法

一类动态多尺度系统的最优估计理论与算法

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作者：张磊西北工业大学

学位级别：博士

该文研究了一类动态多尺度系统的建模与估计问题.该文中我们考虑这样一类DMS：其状态变化由一个微分方程描述,对系统状态的观测在状态空间的一个闭子空间序列中获得,我们要据此得到系统状态的最优估计.对于这类DMS的研究成果远不如SMS丰... 详细信息

该文研究了一类动态多尺度系统的建模与估计问题.该文中我们考虑这样一类DMS：其状态变化由一个微分方程描述,对系统状态的观测在状态空间的一个闭子空间序列中获得,我们要据此得到系统状态的最优估计.对于这类DMS的研究成果远不如SMS丰富,目前尚未形成完整的框架和相应的估计算法.该文较为完整地提供了一套该类DMS的建摸与估计方法,主要贡献如下：●搭建了连续时间DMS的模型框架.●给出了离散时间DMS的小波实现方法.●离散时间DMS的最优估计算法.●研究了离散定常DMS模型的可控可测性,继而讨论了系统的滤波稳定性.●给出了DMS最优估计的序贯式快速算法.

关键词：动态多尺度系统最优估计卡尔曼滤波小波变换

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一类动态多尺度系统的模型和估计算法

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系统仿真学报 2004年第3期16卷 405-410页

作者：崔培玲潘泉张磊张洪才西北工业大学自动控制系陕西西安省710072

多传感器信息融合是信息学科的重要研究方向,本文的目的就是对分布在多个尺度上的传感器信息进行融合。本文针对一类动态多尺度系统,在国内外相关研究的基础上,提出一种新的动态多尺度系统建模方法。该模型满足标准卡尔曼滤波条件,给出... 详细信息

多传感器信息融合是信息学科的重要研究方向,本文的目的就是对分布在多个尺度上的传感器信息进行融合。本文针对一类动态多尺度系统,在国内外相关研究的基础上,提出一种新的动态多尺度系统建模方法。该模型满足标准卡尔曼滤波条件,给出了基于Haar小波的实现方法,基于此可以获得各个尺度上目标状态线性最小方差意义下的最优估计值。仿真结果令人满意,最细尺度上用本文方法进行估计优于直接进行卡尔曼滤波的效果。

关键词：动态多尺度系统 Haar小波卡尔曼滤波估计

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单传感器多尺度状态融合估计算法

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信号处理 2013年第8期29卷 971-976页

作者：章涛吴仁彪李月敏天津大学电子信息工程学院天津300072 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300

该文在离散小波变换理论和动态多尺度系统理论的基础上,建立了一种基于单传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,对Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建多尺度Kalman滤波模型,充分利用状态... 详细信息

该文在离散小波变换理论和动态多尺度系统理论的基础上,建立了一种基于单传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,对Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建多尺度Kalman滤波模型,充分利用状态估计和观测数据在不同尺度上的特征进行融合估计,获得了优于单尺度Kalman滤波及已有多尺度状态融合估计方法的处理效果。并利用Monte Carlo仿真验证该算法的有效性。

关键词：动态多尺度系统离散小波变换状态融合估计卡尔曼滤波

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一种减小TOA测量距离中NLOS影响的DMS模型和估计算法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2007年第4期19卷 468-471页

作者：胡焰智马大玮王昭莲杨琬重庆通信学院重庆400035

有效的滤波方法和多尺度估计是无线定位技术的重要研究方向。为了减小在蜂窝网无线定位中非视距传播(NLOS)对波达时间(TOA)测量距离的误差影响,先结合NLOS误差特性对标准Kalman滤波进行修正,然后提出将不同采样率的修正Kalman滤波方程... 详细信息

有效的滤波方法和多尺度估计是无线定位技术的重要研究方向。为了减小在蜂窝网无线定位中非视距传播(NLOS)对波达时间(TOA)测量距离的误差影响,先结合NLOS误差特性对标准Kalman滤波进行修正,然后提出将不同采样率的修正Kalman滤波方程与多个尺度联系起来,建立了一种动态多尺度系统(DMS)模型,并给出基于Haar小波的实现方法。仿真结果表明,基于上述方法优于直接进行Kalman滤波的效果,能较大幅度地提高TOA测量距离的精度。

关键词：非视距传播波达时间卡尔曼滤波动态多尺度系统 Haar小波

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多分辨率传感器多尺度融合估计算法

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电子质量 2022年第1期 4-8页

作者：进兵上海航空电器有限公司上海201101

该文在基于信号统计特性的离散小波变换理论(DWT)和基于状态转移模型的动态多尺度系统理论(DMS)的基础上,提出了一种多分辨率传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,首先对不同分辨率传感器Kalman滤波模型的状态方... 详细信息

该文在基于信号统计特性的离散小波变换理论(DWT)和基于状态转移模型的动态多尺度系统理论(DMS)的基础上,提出了一种多分辨率传感器的多尺度状态融合估计新算法。该方法利用离散小波变换,首先对不同分辨率传感器Kalman滤波模型的状态方程和观测方程分别进行多尺度处理,构建统一的多尺度Kalman滤波模型,然后将不同分辨率传感器在同一尺度上获得的观测向量融合滤波,获得了优于已有多尺度状态融合估计方法的处理效果。并利用Monte Carlo仿真验证了该算法的有效性。

关键词：动态多尺度系统离散小波变换状态融合估计 Kalman滤波

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