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国家自然科学基金(60504034): 作品数：11被引量：13H指数：2; 导出分析报告; 相关作者：孙书利马静吕楠白锦花朱齐丹更多>>; 相关机构：黑龙江大学哈尔滨工程大学更多>>; 相关期刊：《自动化学报》《控制理论与应用》《科学技术与工程》《黑龙江大学自然科学学报》更多>>; 相关主题：信息融合多传感器分布式多传感器信息融合状态时滞系统更多>>; 相关领域：理学电子电信自动化与计算机技术更多>>

基于观测融合Kalman滤波算法的PID控制器: 《微计算机信息》2009年第19期13-14,共2页王欣孙书利朱齐丹; 基金申请人:孙书利;项目名称:分布式时滞系统信息融合状态估计及其应用研究;基金颁发部门:国家自然科学基金委(60504034);基金申请人:王欣;项目名称:多传感器信息融合控制算法研究;基金颁发部门:黑龙江省教育厅重点实验室(DZZD2006-17); 为了提高控制精度,可采用多个传感器对被控对象进行检测。本文基于Kalman滤波算法,应用加权最小二乘(WLS)观测融合方法,提出了对多个传感器所检测的数据进行最优加权,进而将融合后的数据经滤波后反馈到输入端,提高PID控制精度,一个三传...; 关键词：Kalman滤波方法观测融合 PID控制器

带有色观测噪声多传感器多重时滞系统分布式融合滤波器被引量：2: 《自动化学报》2009年第1期46-53,共8页孙书利吕楠; 国家自然科学基金(60504034);黑龙江省青年骨干教师基金(1151G035)资助~~; 基于新息分析方法,对带有色观测噪声的多重时滞系统,提出了一种带自噪声估值器的非增广的最优滤波器.它等价于一个带相关白噪声多重时滞系统的一步预报器.当系统带有多个传感器时,推导了多重时滞系统的任意两个传感器子系统之间的估计...; 关键词：多重时滞系统有色观测噪声信息融合分布式最优滤波器

基于NETDDE的网络式多传感器信息融合Kalman滤波器: 《科学技术与工程》2008年第24期6607-6611,6443,共5页王欣朱齐丹孙书利; 国家自然科学基金(60504034);黑龙江省教育厅重点实验室和黑龙江大学自动控制重点实验室项目(DZZD2006-17)资助; Kalman滤波算法是目前应用较多的多传感器信息融合方法之一,其中的分布式Kalman滤波算法因其计算负担小、易进行故障诊断和分离的突出优点而广泛应用于民事和军事领域。用具有强大矩阵运算能力和绘图功能的MATLAB作为核心处理部分,以网...; 关键词：多传感器信息融合 MATLAB与Excel的接口函数 NETDDE技术

传感器带未知输入的离散随机线性系统的分布式融合滤波被引量：1: 《科学技术与工程》2008年第17期4816-4820,4832,共6页白锦花孙书利; 国家自然科学基金项目(60504034);黑龙江省青年骨干教师基金(1151G035)资助; 对传感器含未知输入和带相关噪声的离散随机线性系统,在没有未知输入的任何先验信息的情况下,设计了线性最小方差无偏状态滤波器。当系统带有多个传感器时,推得了任两个传感器子系统的滤波误差的互协方差阵。进而基于多传感器线性最小...; 关键词：未知输入信息融合多传感器互协方差阵分布式融合滤波器.

多传感器观测滞后系统分布式融合Wiener滤波器被引量：1: 《科学技术与工程》2008年第15期4129-4137,共9页吕楠马静孙书利; 国家自然科学基金资助项目(60504034);黑龙江省青年骨干教师基金(1151G035)资助; 应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报...; 关键词：观测滞后系统 WIENER滤波器多传感器信息融合互协方差阵

多传感器时滞系统信息融合最优Kalman滤波器被引量：6: 《控制理论与应用》2008年第3期501-505,共5页孙书利吕楠白锦花陈卓; 国家自然科学基金(60504034);黑龙江省青年基金(QC04A01);黑龙江省普通高等学校青年学术骨干支持计划资助项目(1151G035);黑龙江大学杰出青年基金(JC200404).; 基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器的离散线性状态时滞随机系统.给出了一种非增广分布式加权融合最优Kalman柚滤波器.推导了状态时滞系统任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算公式.它与状态增广加权融合滤...; 关键词：状态时滞系统多传感器信息融合最优Kalman滤波器

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器被引量：2: 《黑龙江大学自然科学学报》2007年第4期508-512,共5页马静孙书利; 国家自然科学基金资助项目(60504034);黑龙江大学电子工程省重点实验室资助项目; 应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分...; 关键词：随机奇异系统分量融合滤波器典范分解互协方差

带相关噪声广义系统降阶滤波器设计: 《科学技术与工程》2006年第15期2327-2330,2336,共5页马静孙书利; 国家自然科学基金(60504034);黑龙江大学电子工程省重点实验室资助; 基于广义系统典范型分解,应用射影理论,对带相关噪声的广义离散随机线性系统,通过将带相关噪声系统转化为带独立噪声系统给出一种新的递推降阶滤波器。它能减小计算负担,便于实时应用。与以往文献报道带独立噪声广义系统降阶滤波器相比...; 关键词：广义系统典范型降阶滤波器

广义系统最优与自校正信息融合滤波器被引量：1: 《科学技术与工程》2006年第12期1591-1595,共5页马静曲仲田孙书利; 国家自然科学基金(60504034);黑龙江省青年基金(QC04A01);黑龙江大学电子工程省重点实验室资助; 对带多个传感器广义离散随机线性系统,利用典范型分解,基于线性最小方差各分量按标量加权融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合降阶滤波器,它要求并行计算一系列标量权重。推得了任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计...; 关键词：广义系统最优信息融合自校正信息融合互协方差阵降阶滤波器

Distributed Reduced-order Optimal Fusion Kalman Filters for Stochastic Singular Systems被引量：2: 《自动化学报》2006年第2期286-290,共5页SUN Shu-Li MA Jing; Supported by National Natural Science Foundation of P. R. China (60504034) Youth Foundation of Heilongjiang Province (QC04A01) Outstanding Youth Foundation of Heilongjiang University (JC200404); Based on the optimal fusion algorithm weighted by matrices in the linear minimum variance (LMV) sense, a distributed full-order optimal fusion Kalman filter (DFFKF) is given for discrete-time stochastic singular syste...; 关键词：多传感器信息融合 KALMAN滤波随机奇异系统

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