自校正KALMAN滤波器相关论文
对于带未知噪声统计和带具有相同因子的观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法可得到一个加权融合观测方程,且它与状态方......
应用白噪声估值器,对ARMA新息模型的在线辨识,可简单的实现自校正滤波器,仿真 例子证明了方法的有效性。
Applying the white noise esti......
用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识,对含有未知模型参数和噪声方差的两传感器线性离散随机系统......
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......
对含未知模型参数和未知噪声方差的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器。用相关方法......
对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程。在......
For multisensor systems,when the model parameters and the noise variances are unknown,the consistent fused estimators of......
本文提出了自回归滑动平均(ARMA)模型的两段参数估计算法:两段递推最小二乘算法(2-RLS)和递推最小二乘-伪逆算法(RLS-PI)。基于ARMA......
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......