作者：万涛; 孙书利丢失观测传感器偏差相关函数递推增广最小二乘矩阵加权融合
摘要：研究了带未知丢失观测率和传感器偏差的多传感器(Autoregressive,AR)模型融合辨识问题。采用一组伯努利随机变量描述观测丢失现象。选取递推增广最小二乘(Recursive extend least squares,RELS)算法,对未知的AR模型参数和未知的传感器偏差进行在线辨识。应用矩阵加权线性无偏最小方差最优融合估计准则得到AR模型参数的融合估计。通过AR模型与状态空间模型之间的转换和相关函数获得各传感器观测收到率和观测噪声方差估计值。仿真例子验证了此算法的有效性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《黑龙江大学自然科学学报》（CN：23-1181/N）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《黑龙江大学自然科学学报》主要刊载数学、应用数学、控制理论、计算机科学、物理、电子科学与技术、机电工程、化学化工、材料科学、市政环境工程、生命科学等学科的最新科研成果。
杂志详情
