李恒,韩波,王戴木,赵正平,李怀敏

• 1:阜阳师范学院计算机与信息工程学院
• 2:东南大学毫米波国家重点实验室

摘要(Abstract)：

对于一个带未知噪声的多传感器系统,当各种噪声方差和噪声之间的协方差都不为0时,提出了一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的多段辨识算法.使用该算法可以得到对系统未知参数和未知噪声方差和协方差的无偏估计,并且证明了估计的收敛性.并通过一个Matlab仿真例子对算法的有效性做出了证明.

关键词(KeyWords)： 多传感器系统;未知噪声;自回归滑动平均模型;噪声方差;噪声协方差

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(No.61401101);; 东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(No.K201401);; 安徽省教育厅自然科学项目(No.2015KJ012,2015KJ007);; 阜阳师范学院科技成果孵化基金项目(No.2013KJFH05);阜阳师范学院自然科学项目(No.2015FSKJ10,No.2015FSKJ11)

作者(Author): 李恒,韩波,王戴木,赵正平,李怀敏

DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2016.02.012

参考文献(References)：

• [1]P.J.Dua,S.C.Liu,J.S.Xia and Y.D.Zhao.Information fusion techniques for change detection from multi-temporal remote sensing images[J].Information Fusion,2013,14(1):19-27.
• [2]邓自立.信息融合滤波理论及其应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2007.
• [3]Gao Y,Xa H Q,Deng Z L.Multi-stage information fusion identification method for multisensor ARMA signals with white measurement noises[J].2010 8th IEEE International Conference on Control andAutomation,2010,10(2):1115.
• [4]丁锋.系统辨识(4):辅助模型辨识思想与方法[J].南京信息工程大学学报:自然科版,2011,3(4):289-318
• [5]周曜.非线性估计中无味滤波(UKF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)之比较研究[J].宜春学院学报,2009,31(2):52-54.
• [6]Liu J F,Deng Z L.An information fusion identification method for multisensor autoregressive moving average signals with white measurement noise and sensor bias[J].Sensors Letters,2011,9:1443-1447.
• [7]贾文静,张鹏,邓自立.辨识动态系统噪声方差Q和R的新方法[J].科学技术与工程,2006,6(14):2008-2011.
• [8]李恒.对于带有色噪声的多传感器系统两段辨识信息融合算法[J].宜春学院学报,2015,37(6):13-16.
• [9]高媛.多传感器系统模型参数和噪声统计的一种信息融合辨识方法[J].科学技术与工程,2009,9(17):4896.
• [10]李怀敏.广义系统降阶分布式信息融合稳态Kalman滤波器[J].阜阳师范学院学报:自然科学版,2015,32(9):70-75.