远程光纤传感网中滤波降噪方法的优化

1

作者 孙悟颉 李光明 +4 位作者 苏艳蕊 武昭 田彦 赵越 秦宝燕 《兵工自动化》 北大核心 2024年第4期54-61,共8页

为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判... 为实现远程光纤传感网络在噪声干扰条件下的高精度检测传输,提出一种优化差分(optimized difference,OD)的降噪方法。基于移动平均法构建新差分算法,并结合低通算法、中值算法预判边缘信息及预测信号数值;采用双重判别弥补边缘信息误判的缺陷,优化准确定位边缘信息的能力;融合加权平均法与卡尔曼滤波器(Kalman filter,KF),优化信号预测的精度。实验验证结果表明:采用该方法进行数据预处理将使系统能够正常检测数据,测量精度可达0.76%,提高检测系统的抗噪性能。与先进小波阈值降噪方法的对比实验结果表明:斜率优化方法在≥10 dB噪声干扰下,测量精度相对提高0.62倍以上。 展开更多

关键词 远程光纤传感网 优化差分方法 边缘信息双重判别 加权卡尔曼滤波融合算法

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基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法 被引量：10

2

作者 周卫东 刘萌萌 杨永江 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期82-89,共8页

在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加... 在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高. 展开更多

关键词 信息融合 估计误差相关 最优融合准则 标量权重 交互式多模型算法

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分布式冷热电能源系统优化设计及多指标综合评价方法的研究 被引量：123

3

作者 张涛 朱彤 +1 位作者 高乃平 吴竺 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期3706-3713,共8页

基于分布式能源系统的主要设备建立不同能源系统,根据冷热电负荷需求、能源价格和设备技术信息等,运用非线性整数规划方法,建立分布式能源系统的优化模型。求解得到不同系统的最优配置、运行策略和评价指标值。建立分布式能源系统指标... 基于分布式能源系统的主要设备建立不同能源系统,根据冷热电负荷需求、能源价格和设备技术信息等,运用非线性整数规划方法,建立分布式能源系统的优化模型。求解得到不同系统的最优配置、运行策略和评价指标值。建立分布式能源系统指标评价矩阵,利用信息熵原理求解不同指标的权重分布,结合专家评价方法确定的重要性指标权重,以此建立多指标的系统方案评价模型。计算结果表明光伏系统具有运行费用低、节能环保等优点,因此评估结果最优。 展开更多

关键词 能源互联网 分布式能源系统 冷热电 优化设计 评价指标 指标权重 信息熵

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基于支持度矩阵的一种多传感器融合方法 被引量：12

4

作者 高方伟 刘贵喜 +1 位作者 王蕾 张靖 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期284-287,共4页

针对当前多传感器融合过程中,各传感器可靠度估计困难和观测值融合精度低的问题,文中提出一种基于支持度矩阵的最优加权多传感器融合方法,首先建立各传感器之间的相互支持度矩阵,然后对综合支持度高的传感器进行最优加权融合。仿真结果... 针对当前多传感器融合过程中,各传感器可靠度估计困难和观测值融合精度低的问题,文中提出一种基于支持度矩阵的最优加权多传感器融合方法,首先建立各传感器之间的相互支持度矩阵,然后对综合支持度高的传感器进行最优加权融合。仿真结果表明,该方法实现简单,能够客观地反映各传感器的可靠程度,不需要知道任何先验信息。而且与同类融合方法相比,该方法具有更好的融合精度。 展开更多

关键词 多传感器融合 支持度矩阵 最优加权 先验信息

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多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 被引量：31

5

作者 孙书利 邓自立 《科学技术与工程》 2004年第5期334-336,340,共4页

用Lagrange乘数法和矩阵微分运算 ,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则 ,其中考虑了估计误差之间的相关性 ,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担 。

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合 估计准则 矩阵微分运算 矩阵加权

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带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其全局最优性 被引量：5

6

作者 邓自立 顾磊 冉陈键 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期556-560,共5页

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,可处理状态、白噪声和信号融合滤波、平滑、预报问题。基于稳态信息滤波器证明... 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,可处理状态、白噪声和信号融合滤波、平滑、预报问题。基于稳态信息滤波器证明了它完全功能等价于集中式观测融合稳态Kalman滤波算法,因而它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担。一个跟踪系统仿真例子验证了它的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关噪声 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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无线传感器环境下粒子群优化的多机器人协同定位研究 被引量：4

7

作者 程磊 周明达 +2 位作者 吴怀宇 李杰 王永骥 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期138-142,共5页

协同定位是多机器人自主行为的一项重要技术,重点描述了无线传感器网络环境下结合粒子群优化提出多机器人协同定位算法。该算法引入重采样,解决了粒子耗尽问题,扩大了解空间的范围,保证了种群的多样性,并且引入了惯性权重解决了粒子退... 协同定位是多机器人自主行为的一项重要技术,重点描述了无线传感器网络环境下结合粒子群优化提出多机器人协同定位算法。该算法引入重采样,解决了粒子耗尽问题,扩大了解空间的范围,保证了种群的多样性,并且引入了惯性权重解决了粒子退化的问题。仿真结果表明,利用无线传感器网络进行辅助导航,采用粒子群优化算法,综合无线传感器网络进行辅助导航,融合各个机器人观测信息,可以降低求解问题的空间维数,在高斯噪声下能有效提高移动机器人定位精度。 展开更多

关键词 粒子群优化 多机器人 协同定位 无线传感器网络 重采样 惯性权重 多信息融合 适应度函数

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相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性 被引量：3

8

作者 冉陈键 顾磊 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期174-178,共5页

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它... 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它们在数值上恒等于相应的集中式观测融合Kalman估值器,因而具有全局最优性.但是它们可明显减轻计算负担.数值仿真例子验证了它们在功能上等价于集中式观测融合Kalman估值器. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关观测噪声 KALMAN滤波器 全局最优性

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基于小波去噪和最优权重信息融合的短时交通量预测 被引量：4

9

作者 高为 陆百川 黄美灵 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第1期106-109,120,共5页

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。信息融合技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余、克服歧义,得到比... 针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。信息融合技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余、克服歧义,得到比任何单个数据源更全面、更准确、更可靠的信息。综合考虑道路交通量预测的实时性、准确性和可靠性,运用基于小波分析的去噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波去噪和最优权重的信息融合预测方法,并用实际数据进行验证。实证分析的结果表明,该方法能够有效提高交通量的预测精度。 展开更多

关键词 交通量预测 信息融合 最优权重 小波分析

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多模型多传感器信息融合Kalman平滑器 被引量：10

10

作者 孙书利 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期211-217,共7页

基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量... 基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合固定滞后Kalman平滑器.它只需计算加权标量系数,可减小在融合中心的计算负担.当各子系统存在稳态滤波时,又给出了标量加权信息融合稳态平滑器,它计算量小,便于实时应用.并给出了两个子系统之间的平滑误差互协方差阵的计算公式.仿真例子验证了其有效性. 展开更多

关键词 多模型多传感器系统 标量加权最优信息融合准则 固定滞后平滑器 Kalman滤波方法

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带有色观测噪声的广义系统Kalman滤波器 被引量：3

11

作者 陶贵丽 刘文强 于海英 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第3期106-110,205,共6页

对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器为广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题。为了提高精度,采用Kalman滤波方法,在线性最小方差... 对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器为广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了广义系统多传感器信息融合状态滤波问题。为了提高精度,采用Kalman滤波方法,在线性最小方差按块对角阵最优加权融合准则下,给出了按矩阵加权解耦的分布式Kalman滤波器,可减少计算负担和改善局部滤波精度。为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了方法的有效性。 展开更多

关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解

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广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器 被引量：9

12

作者 邓自立 陶贵丽 《科学技术与工程》 2005年第13期866-871,共6页

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报... 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。 展开更多

关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合估计 协方差信息融合 降阶状态估值器

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两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器 被引量：1

13

作者 高媛 毛琳 +1 位作者 梁佐江 邓自立 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2004年第2期52-54,共3页

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... 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. 展开更多

关键词 按对角阵加权最优信息融合准则 信息融合稳态Kalman滤波器 Riocati方程

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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：3

14

作者 邓自立 高媛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期641-644,共4页

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... 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. 展开更多

关键词 多通道ARMA信号 多传感器信息融合 按矩阵加权最优融合规则 WIENER滤波器 KALMAN滤波 方法

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基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性 被引量：3

15

作者 惠玉松 顾磊 +1 位作者 冉陈键 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第19期4809-4814,共6页

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalma... 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关观测 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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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：2

16

作者 邓自立 高媛 崔崇信 《科学技术与工程》 2004年第7期518-521,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 多传感器 线性最小方差 最优信息融合准则 按对角阵加权 信息融合稳态Kalman滤波器

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广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器 被引量：10

17

作者 陶贵丽 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第6期661-668,共8页

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标... 对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题, 可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权,提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 广义系统 多传感器信息融合 最优加权融合 奇异值分解 降阶状态估值器 Kalman滤波方法

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多传感器分布式融合Kalman预报器 被引量：1

18

作者 邓自立 毛琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1542-1545,共4页

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,对于输入噪声与观测噪声相关且观测噪声相关的多传感器系统,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的3种分布式融合稳态Kalman预报器。其中提... 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,对于输入噪声与观测噪声相关且观测噪声相关的多传感器系统,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和按对角阵加权的3种分布式融合稳态Kalman预报器。其中提出了基于Lyapunov方程的局部预报估值误差方差阵和协方差阵计算公式。它们被用于计算最优加权,与单传感器情形相比,可提高估值器的精度。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性,且说明了3种加权融合预报器的精度无显著差别。但标量加权融合预报器可显著减小计算负担,提供一种快速实时信息融合估计算法。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 线性最小方差融合准则 加权融合 LYAPUNOV方程 分布式融合Kalman预报器

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带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其最优性 被引量：2

19

作者 顾磊 惠玉松 邓自立 《科学技术与工程》 2008年第2期328-332,共5页

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性。因... 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性。因而,它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担。一个跟踪系统数值仿真例子验证了它的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关噪声 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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多模型多传感器标量加权信息融合 被引量：1

20

作者 王金玉 何艳 +1 位作者 朱国强 周丽丽 《黑龙江科学》 2014年第1期9-11,共3页

随着生产系统越来越复杂,多传感器的应用也越来越广泛。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,针对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器。它只需要计算标量加权系数,可减小在融合... 随着生产系统越来越复杂,多传感器的应用也越来越广泛。本文基于标量加权的线性最小方差最优信息融合算法,针对多模型多传感器离散线性随机系统,给出了一种分布式标量加权信息融合Kalman滤波器。它只需要计算标量加权系数,可减小在融合中心的计算负担,并通过仿真例子验证算法的有效性。 展开更多

关键词 多模型多传感器系统 标量加权融合准则 KALMAN滤波

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