高媛
- 作品数：50 被引量：177H指数：11
- 供职机构：黑龙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 室内环境空气污染与防治策略
- 2007年
- 针对目前比较严重的室内污染状况,对有关室内环境空气污染的问题作了初步分析,其中包括室内空气污染的定义,污染物种类、来源,污染物对人体的危害,并阐述了室内环境污染防治的应对措施。提醒人们进一步提高环保意识,尽量避免由于室内环境空气污染对人体造成伤害。
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- 关键词：室内环境空气污染污染物污染源
- 快速信息融合Kalman滤波器被引量：12
- 2005年
- 应用现代时间序列分析方法,在标量加权线性最小方差融合准则下,提出一种多传感器快速信息融合稳态Kalman滤波器.基于ARMA新息模型计算稳态Kalman滤波器增益,提出了计算传感器之间的滤波误差方差阵和协方差阵的Lyapunov方程,它可用迭代法求解,并证明了迭代解的指数收敛性.与基于Riccati方程按矩阵加权的信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时应用,可用于设计含未知噪声统计系统的信息融合自校正Kalman滤波器.最后以目标跟踪系统的一个仿真例子说明了其有效性.
- 邓自立高媛
- 关键词：多传感器信息融合KALMAN滤波器LYAPUNOV方程
- 两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器被引量：4
- 2004年
- 应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.
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- 两传感器自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器被引量：4
- 2003年
- 应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,对于带未知模型参数和噪声方差的两传感器反卷积系统,提出了自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器。它具有渐近最优性。一个Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积的仿真例子说明了其有效性。
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- 关键词：传感器信息融合白噪声反卷积时间序列分析
- 多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器被引量：11
- 2004年
- 用Lagrange乘数法给出了按矩阵加权线性最小方差最优融合估计公式新的推导。在此基础上提出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器。其中用迭代法求解局部滤波误差协方差阵所满足的Lya-punov方程,证明了迭代解的指数收敛性,且收敛速度与Kalman滤波器的转移阵的谱半径有关。两传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
- 邓自立毛琳高媛
- 关键词：多传感器LYAPUNOV方程迭代解指数收敛速度
- ARMA信号自校正信息融合Wiener滤波器被引量：6
- 2004年
- 对于带多传感器的含有未知模型参数和噪声统计的ARMA信号,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的在线辨识,提出了多传感器自校正信息融合Wiener滤波器。它具有渐近最优性,且可统一处理滤波、平滑和预报问题。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
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- 关键词：多传感器信息融合ARMA信号现代时间序列分析方法
- 基于事件触发的噪声相关系统序贯融合估计被引量：4
- 2022年
- 为降低网络传输压力与传感器网络融合中心的计算负担,基于事件触发机制,针对观测噪声互相关、观测噪声与过程噪声一步互相关的多传感器系统,提出了序贯协方差交叉与序贯逆协方差交叉融合估计算法。结果表明,该算法减少通信负担,关于未知的互协方差具有鲁棒性,具有更高的容错性与稳定性。仿真结果验证了其有效性。
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- 多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器被引量：5
- 2004年
- 在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时直用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。
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- 关键词：多传感器
- 多传感器单通道信息融合Wiener滤波器被引量：17
- 2004年
- 应用现代时间序列分析方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,基于ARMA新息模型,提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比,可提高滤波精度、算法简单、便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。
- 高媛白敬刚邓自立
- 关键词：多传感器信息融合现代时间序列分析方法
- 基于Kalman滤波的自回归滑动平均信号信息融合Wiener滤波器被引量：10
- 2005年
- 应用Kalman滤波方法,在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合规则下,提出了带白色观测噪声的多通道ARMA信号的多传感器信息融合Wiener滤波器.它可统一处理信息融合滤波、平滑和预报问题.为了计算最优加权阵,提出了计算局部滤波误差互协方差阵的公式.同单传感器情形相比,可提高估计精度.一个带三传感器的目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
- 邓自立高媛
- 关键词：多传感器信息融合WIENER滤波器KALMAN滤波
