【摘 要】
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对带观测滞后和有色观测噪声的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,提出一种反卷积加权融合Kalman滤波方法,其特点是将信号滤波问题转换为反卷积估计问题,并将观测滞后嵌入到
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对带观测滞后和有色观测噪声的多传感器自回归滑动平均(ARMA)信号,提出一种反卷积加权融合Kalman滤波方法,其特点是将信号滤波问题转换为反卷积估计问题,并将观测滞后嵌入到反卷积模型中。仿真例子说明,按标量加权融合算法的精度高于每个局部滤波器的精度,说明了算法的有效性。
For multi-sensor autoregressive moving average (ARMA) signals with observed hysteresis and colored observation noise, a deconvolution weighted fusion Kalman filter method is proposed, which is characterized by transforming the signal filtering problem into a deconvolution estimation problem and observing Hysteresis is embedded in the deconvolution model. The simulation example shows that the accuracy of the fusion algorithm based on scalar weight is higher than that of each local filter, which shows the effectiveness of the algorithm.
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