噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波方法

    公开(公告)号:CN110569480B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201910864135.5

    申请日:2019-09-12

    Abstract: 本发明提供了一种噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波方法,本发明针对过程和测量两种噪声方差的不确定性问题,分别利用MAP估计器和基于新息自适应估计器IAE两种估计器对两种噪声方差进行估计,接着采用强跟踪滤波技术对协方差进行修正,并给出了相应信息滤波器,设计了噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波方法,该方法能实时估计和修正两种噪声的统计特性,降低模型误差,提高估计精度。本发明方法能对单传感器系统所采集的信息进行估计和预测,提高了单传感器系统监控目标的估计和预测精度,有效地实现了单传感器系统目标监控的功能。

    噪声方差不精确建模的多传感器系统融合滤波算法

    公开(公告)号:CN110490273A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910863594.1

    申请日:2019-09-12

    Abstract: 本发明提供了一种噪声方差不精确建模的多传感器系统融合滤波算法,本发明在利用MAP估计器和基于新息自适应估计器IAE两种估计器对两种噪声方差进行估计,接着采用强跟踪滤波技术对协方差进行修正形成的噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波算法的基础上,通过结合联邦滤波结构,设计了噪声方差不精确建模的多传感器系统融合滤波算法。本发明方法能对多传感器系统所采集的信息进行估计和预测,提高了多传感器系统监控目标的估计和预测精度,有效地实现了多传感器系统目标监控的功能。而且算法本身计算量小、实现简单、信息分配方式灵活、容错结构良好。

    噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波算法

    公开(公告)号:CN110569480A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910864135.5

    申请日:2019-09-12

    Abstract: 本发明提供了一种噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波算法,本发明针对过程和测量两种噪声方差的不确定性问题,分别利用MAP估计器和基于新息自适应估计器IAE两种估计器对两种噪声方差进行估计,接着采用强跟踪滤波技术对协方差进行修正,并给出了相应信息滤波器,设计了噪声方差不精确的单传感器系统自适应滤波算法该方法能实时估计和修正两种噪声的统计特性,降低模型误差,提高估计精度。本发明方法能对单传感器系统所采集的信息进行估计和预测,提高了单传感器系统监控目标的估计和预测精度,有效地实现了单传感器系统目标监控的功能。

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