检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李恒[1] 韩波[1,2] 赵正平[1] 李怀敏[1]
机构地区:[1]阜阳师范学院计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037 [2]东南大学毫米波国家重点实验室,南京210096
出 处:《宜春学院学报》2016年第3期12-14,共3页Journal of Yichun University
基 金: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);阜阳师范学院自然科学项目(No.2015FSKJ09;No.2016FSKJ08;No.2016FSKJ11;No.2016 FSKJ12);阜阳师范学院科研启动基金;信息工程专业综合改革试点项目(No.2014zy048)
摘 要:对于一个带未知噪声的反卷积系统,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的多传感器信息融合辨识算法,使用该算法可以得到对系统未知噪声统计和部分未知参数的局部和融合估计,并且证明了估计的收敛性。For the deconvolution system with unknown noises, a multi - stage multi - sensor information fusion i-dentification algorithm is presented based on the autoregressive moving average (ARMA) innovation model. Usingthis algorithm can get the local and fused estimations of the unknown noises statistics and unknown parameters, theconvergence of the estimations is proved as well.
关 键 词:反卷积系统 自回归滑动平均模型 多传感器信息融合 辨识算法 未知噪声
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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