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基于有理数倍采样的异步数据融合算法研究被引量：12: 2006年; 本文研究了一类具有不同采样率的分布式多传感器动态系统的数据融合问题,针对一类采样率呈有理数倍关系的动态系统,提出一种基于多源异步采样数据的新融合算法.新算法首先是将来自各个传感器的测量值在融合中心的坐标系中和时钟下进行映射统一;其次,以对目标状态下一时刻的预测值与目标在该时刻状态的估计值之差为基础,建立起描述该融合周期内各个观测点处的目标状态向量之间的动态模型;然后,以该时刻目标状态基于全局信息的估计值为条件,结合建立的新模型和传统的K a lm an滤波器,利用本周期内按序到达的各传感器观测值,依次对各个观测点处目标的状态进行估计和更新;最后,在顺序得到本周期内各个观测点处目标估计值的同时,也将获得下一时刻目标状态基于全局信息的估计值或预测估计值.文中在给出新算法基本思想的同时,也较为详细地对融合算法进行了推导,并通过计算机仿真的方法,将新算法与基于时间校准的算法在估计精确度上进行了比较,从而验证了新算法的有效性.; 葛泉波汪国安汤天浩文成林; 关键词：多传感器系统

一种基于分步式滤波的数据融合算法被引量：40: 2004年; 本文提出了一种基于分步式滤波的多传感器动态系统数据融合算法 .在由多传感器组成的分布式动态系统中 ,当对目标状态的所有观测值到来时 ,首先基于系统先前信息对该时刻目标状态进行预测估计 ,利用Kalman滤波器和各局部观测值依次对该时刻目标状态的估计值进行更新 ,从而得到该时刻目标状态基于全局信息的融合估计值 .文中详细推证了融合算法的具体形式 ,并与传统的集中式数据融合算法在计算复杂度上进行了比较 ,计算机仿真表明该算法与传统的集中式算法对目标状态具有相同的估计精确度 .; 文成林吕冰葛泉波; 关键词：多传感器系统数据融合 KALMAN滤波

异步多传感器系统的分步式预测融合: 本文对一类分布式多传感器异步采样动态系统进行了研究,提出一种新的基于分步式预测融合估计的多传感器动态系统异步融合算法.新算法是通过连续时间系统离散化而获得相应于传感器的离散状态方程,并且各传感器根据各自的状态方程和各观测...; 文成林葛泉波; 关键词：离散化; 文献传递

卡尔曼滤波方法在β估计中的应用被引量：2: 2004年; 利用最优估计理论中常用的卡尔曼滤波方法对β系数进行实时估计和预测估计,并将其估计结果与传统的回归分析方法的估计结果进行比较.实证结果充分体现出卡尔曼滤波方法在证券投资分析中的优越性.; 任慧玉陈景华任凌玉文成林; 关键词：资本资产定价模型 Β系数卡尔曼滤波

多元随机时间序列参数估计的多尺度方法: 2010年; 在以往理论研究和工程实践中,对长记忆过程参数估计大多都是对一维情况操作。多维的情况鲜有考虑,此类的文章也较少。本文利用小波变换解相关的属性,并结合相应的矩阵变换,将多维长记忆参数估计(本文主要考虑二维)简化为一维的情况,并相应的修改了MMLE[1]推论,极大地降低了参数估计的计算量,并且精确度保持与一维情况接近,用计算机仿真论证新方法的有效性。; 王广江金世国; 关键词：多尺度分析矩阵变换计算复杂度

一种基于多源异类信息统一表示的多传感器数据融合算法被引量：6: 2005年; 针对异类多传感器所获信息在形式上的多样性和复杂性,分析了由多源异类信息所构成的目标特征空间的结构,运用集合空间理论构造出多源异类信息统一的表示形式,并基于Kalm an滤波给出了一种适用于多种异类信息的数据融合算法.; 徐晓滨陈丽文成林; 关键词：多传感器系统数据融合 KALMAN滤波

基于多尺度最小二乘确定长记忆过程参数的方法: 2006年; 利用离散小波变换对随机过程或时间序列进行多尺度分析,在多尺度空间中研究时间序列的方差及性质,利用小波方差的对数近似地线性依赖尺度对数这一特性,将最小二乘估计方法应用到长记忆过程参数估计问题中,从而提出长记忆过程的多尺度最小二乘估计的新方法.利用此方法不但能降低对随机参数估计时的计算量,而且在精度上也可达到令人满意的结果.; 李声威王广江; 关键词：多尺度分析计算复杂度

基于概率模型的多尺度图像融合算法被引量：3: 2006年; 文章给出了一种基于概率模型的多尺度图像融合新算法。首先,对不同的传感器图像分别进行小波分解,得到塔式结构子图像层;其次,基于不同传感器图像对应层上的对应像素,根据最小二乘规则估计模型参数;然后,根据贝叶斯规则进行融合图像相应像素的最大后验概率估计;最后,通过小波逆变换得到融合图像。采用该算法对可见光和红外图像进行融合,其结果与其它方法相比更有效。; 郭超刘荣丽史军杰文成林; 关键词：小波变换最小二乘最大后验估计

长记忆过程参数的小波包极大似然估计方法: 2006年; 基于小波包变换的解相关属性,对传统方法进行了改进,提出并推证了一种小波包极大似然估计(WPMLE)方法,并将它应用到一类有非常广泛应用背景的长记忆过程中去.仿真结果表明,在一定的精确度要求下,这种近似算法极大地降低了参数估计的计算量,可以作为参数估计方法的一种很好的选择.; 王松伟文成林; 关键词：计算量解相关

基于不规则二阶树的多尺度表示和多尺度建模: 2007年; 多数现象或过程具有Markov性,对在不同尺度上拥有对同一目标进行观测的多传感器系统,利用Markov过程的条件独立性,提出了不规则树的新概念,建立了动态过程基于不规则二阶树的多尺度表示方法,给出了确定多尺度模型中各种参数的具体步骤,并通过计算机仿真实验验证了所建立的动态过程基于不规则树的多尺度表示方法和多尺度模型的有效性与实用性.; 史军杰文成林; 关键词：多尺度表示 MARKOV过程

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