李春波

作品数：5被引量：5H指数：1
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供职机构：黑龙江大学自动化系更多>>
发文主题：多传感器信息融合系统辨识自校正信息融合加权融合更多>>
发文领域：理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《科学技术与工程》《系统工程与电子技术》《控制理论与应用》更多>>
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自校正解耦信息融合Wiener状态估值器
《控制理论与应用》2008年第4期753-758,共6页邓自立 李春波 
国家自然科学基金(60374026).
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到估计噪声方差阵估值器,进而在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正解耦信息融合...
关键词：多传感器信息融合 解耦融合 辨识 噪声方差估计 自校正wiener状态估值器 
自校正解耦信息融合Wiener状态预报器被引量：1
《系统工程与电子技术》2007年第5期805-809,共5页邓自立 李春波 
国家自然科学基金(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助课题
对含未知噪声方差阵的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可得到白噪声方差阵的在线估值器。在按状态分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了一种自校正解耦信...
关键词：多传感器信息融合 解耦融合 时间序列 滑动平均新息模型 系统辨识 噪声方差阵 Wiener预报器 收敛性 
自校正信息融合Kalman平滑器被引量：4
《控制理论与应用》2007年第2期236-242,248,共8页邓自立 李春波 
国家自然科学基金(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金(F04-01)
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑...
关键词：多传感器信息融合 加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman平滑器 
自校正信息融合Kalman预报器
《科学技术与工程》2006年第5期513-518,共6页李春波 邓自立 
国家自然科学基金(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证...
关键词：多传感器信息融合 矩阵加权融合 MA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman预报器 
自校正标量加权信息融合Kalman滤波器
《科学技术与工程》2005年第22期1696-1700,共5页李云 李春波 邓自立 
国家自然科学基金(60374026);黑龙江大学自动控制重点实验室基金资助
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正标量加权信息融合Ka...
关键词：多传感器信息融合 标量加权融合ARMA新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校 KALMAN滤波器 
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