对于带未知噪声的多传感器系统信息融合辨识算法  

Information Fusion Identification Algorithm for the Multi-sensor System with Unknown Noises

作　　者：李恒[1] 韩波[1,2] 王戴木[1] 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：《菏泽学院学报》2016年第2期57-61,共5页Journal of Heze 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);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)

摘　　要：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.For the multi-sensor system with unknown noises,when all kinds of the noise variance and covariance are not 0,based on the Autoregressive Moving Average（ARMA）innovation models,a multistage identification algorithm is presented.Using this algorithm can get unbiased estimations of the unknown parameters and the unknown noise variance and covariance and the convergence of the estimations is proved.A Matlab simulation example shows the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：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 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]