最优和自校正观测融合状态估值器及其应用

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最优和自校正观测融合状态估值器及其应用

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毕业论文范文题目：最优和自校正观测融合状态估值器及其应用，论文范文关键词：最优和自校正观测融合状态估值器及其应用
最优和自校正观测融合状态估值器及其应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：对于多传感器系统，应用加权最小二乘(WLS)法得到一个加权观测融合方程和一个等价的加权观测融合系统。在此基础上，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了两（文章此处忽略..）类稳态最优加权观测融合Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)。它与集中式观测融合算法相比，具有全局最优性和完全功能等价性，并且明显地降低了计算负担，便于实时应用。（本文此处忽略..）对于带未知噪声统计的多传感器系统，采用两段或递推增广最小二乘法和带死区的Gevers-Wouters算法，可在线估计子系统和融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数和未知（本文此处忽略..）噪声统计，进而提出了两类自校正加权观测融合Kalman估值器，并且对每类估值器提出了三种自校正加权观测融合算法。证明了它们的收敛性，即假如MA模型参数估计是一致的，（本文此处忽略..）则它们将收敛到当噪声统计已知时相应的全局最优加权观测融合Kalman估值器，因而具有渐近全局最优性。在跟踪系统中的仿真例子说明了它们的有效性。

以上为本篇毕业论文范文最优和自校正观测融合状态估值器及其应用的介绍部分。

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