1、控制理论与控制工程专业毕业论文 精品论文 基于 Riccati 方程的自校正信息融合滤波方法研究关键词：自校正信息 信息融合 融合准则 最优准则 系统辨识 噪声统计 离散随机系统摘要：多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅
2、助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。正文内容多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多
3、个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下
4、，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波
5、问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Ana
6、lysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对
7、带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部
8、估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型
9、参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模
10、型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和
11、有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方
12、程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理
13、含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析
14、(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩
15、阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态
16、的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Ka
17、lman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。多传感器信息融合滤波重要方法之一是利用多个传感器对同一目标进行检测，从而获得其状态的局部估计，并在一定最优融合准则下，组合或加权局部估计，从而获得最优融合估计，其精度要比每一个局部估计更精确。 自校正信息融合滤波是用来处理含未知模型参数和噪声统计多传感器系统的信息融合滤波问题，它是最优信息融合滤波与系统辨识两个
18、科学的交叉，具有重要理论和应用意义。 对带有未知模型参数和噪声统计的多传感器线性离散随机系统，应用递推辅助变量(RIV)算法和求解相关函数矩阵方程方法，得到模型参数估值器和噪声统计估值器。对带相关观测噪声和未知噪声统计系统，用经典 Kalman 滤波方法，基于 Riccati 方程，在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，分别提出了自校正分量解耦信息融合 Kalman 和 Wiener 估值器。对带有未知模型参数和噪声统计的 AR 信号提出了自校正信息融合 Wiener 滤波器。用动态误差系统分析(Dynamic Error System Analysis)方法证明了自校正信息融合估值
19、器的收敛性。几个跟踪系统的仿真例子说明了其正确性和有效性。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
