现代时间序列分析方法相关论文
该文用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带白色或有色观测噪声的跟踪系统,提出了α-β、α-β-ν跟踪滤波器增益的两种新......
用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白嗓声估值器,提出了广义离散随机线性系统的一种稳态Kalman估值器,可统一处理滤波,平......
应用现代时间序列分析方法 ,基于 ARMA新息模型和白噪声估值器 ,由非递推状态估值器的递推变形 ,提出了广义系统的 ARMA稳态最优递......
用现代时间序列分析方法 ,基于 ARMA新息模型提出了带拟白噪声、拟相关噪声和带观测滞后系统的统一的通用的渐近稳定的 Wiener状态......
对于含有未知模型参数和噪声统计的多传感器信号反卷积系统，应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型参数的在线辨......
应用现代时间序列分析方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,基于ARMA新息模型,提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiene......
对于带有不同观测阵、相关观测噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,得到了噪声统计信息的在线辨识器......
White noise deconvolution or input white noise estimation problem has important appli-cation backgrounds in oil seismic ......
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,用多项式矩阵的截尾方法提出了带相关噪声系统的统一的快速次优固定区间白噪声平滑器......
对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器......
应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法,和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器系统,在线性......
对多模型多传感器线性离散定常随机系统,应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型和白噪声估计理论,根据按矩阵......
对于带未知噪声方差和带不同观测阵的多传感器系统,应用现代时间序列分析方法,基于子系统和加权观测融合系统的滑动平均（MA）新息模型......
应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均（ARMA）新息模型和白噪声估计理论,在线性最小方差分量标量加权最优信息融合准则下,提......
对于带不同局部动态模型（多模型）的多传感器线性定常随机控制系统，应用现代时间序列分析方法，在按标量加权最优融合准则下，提出了最优信......
利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器。同集中......
对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统，利用相关方法，提出了噪声统计信息的在线估计器。基于ARMA新息模型......
对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信......
运用现代时间序列分析方法,基于 ARMA 模型和白噪声估值器,对一类控制输入存在不确知性的随机系统,提出了状态输入估计两段解耦Wie......
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,提出了一种分离随机偏差两段解耦Wiener滤波新方法,同两段解耦Kalman......
对带有色观测噪声的离散线性系统,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了一种解耦Wiener滤波新方法,仿真例子说明了本......
对于带未知噪声统计的多传感器系统,应用加权最小二乘（WLS）法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系......
应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和白噪声估值器，本文提出了一种Kalman平滑器新算法，它不用解Riccati方程，并且可以统一的......
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,提出了广义系统分离随机偏差两段解耦wiener滤波器,可统一处理滤波、......
用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型提出了带拟白噪声、拟相关噪声和带观测滞后系统的统一的通用的渐近稳定的Wiener状态滤波......
对带多传感器的线性离散随机广义系统，用奇异值分解将其化为两个降阶耦合子系统，应用现代时间序列分析方法，基于自回归滑动平均（Autore......
基于ARMA新息模型和白噪声估值器,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器(也称估值器),用来统......
通过引入状态变量，将普通的控制系统改写为状态空间模型，应用时域上的现代时间序列分析方法和射影理论，基于ARMA新息模型和白噪声估值......
对带有色观测噪声的离散线性系统,本文应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了一种解耦Wiener跟踪滤波新方法,仿真例子......
为了克服按矩阵加权信息融合非稳态Kalman滤波器的在线计算负担大的缺点,和按标量加权融合Kalman滤波器精度较低的缺点,应用现代时......
对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合......
对带未知噪声统计的多传感器系统，用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器，并提出了自校正Lyapunov方程。用现代时间......
应用时域上的现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估计理论,由一种新的非递推最优状态估值器的递推变形,提出了广义系......
白噪音 deconvolution 或输入白人噪音评价问题在油有重要应用程序地震探索，通讯和信号处理。由现代时间系列分析方法，基于汽车回归......
应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波......
信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测......
随着计算机技术、通信技术、微电子技术、精密机械制造技术以及控制技术的飞速发展,各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量涌现......
应用时域上的现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和白噪声估值器,研究了非方广义离散随机线性系统,应用射影理论和矩阵的分块......
本文主要对动态测量数据处理方法进行了研究,包括自适应因子的求解、有色噪声的处理方法及加权观测融合算法等,论文主要内容和成果......
多传感器信息融合估计作为多源信息综合处理的一项新技术,使用多个传感器对同一目标进行检测,避免了单个传感器的局限性,可以提供......
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......
近年来,广义系统状态估计问题由于它在电网络、经济系统、机器人、航空航天等领域有广泛的应用背景,因而引起人们的极大关注。非广......
多传感器信息融合技术作为快速发展的边缘学科，其使用多个传感器同时对同一目标进行测量，避免了在单个传感器测量时，所造成的局限性和......
本文应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型和白噪声估值器，提出了应用于偏差估计的非方广义系统Wiener状态估值器，用两种方法提......
对于带未知噪声统计和带具有相同右因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘（WLS）法可得到一个等价的融合观测方程.该文应用现......
利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了多传感器加权观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合预报、滤波和平滑......
