多通道信号自校正分布式融合Kalman滤波器

对带未知参数的多传感器多通道自回归滑动平均(ARMA)信号,采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到自回归模型参数估值,通过Gevers-Wouters算法辨识滑动平均模型参数估值,再用相关方法得到噪声方差的估值。把所有的估值都代入到最优分布式融合信息滤波器中得到自校正分布式融合Kalman信息滤波器。该滤波器具有渐近全局最优性,一个多通道信号仿真例子验证了其有效性。     

多变量自回归信号信息融合辨识方法

近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归（AR）模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推辅助变量（MRIV）方法得到AR模型参数的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性,通过一个信号仿真例子验证了其有效性。     

基于Rough Set理论的煤矿巷道事故预测

巷道事故是煤矿经常发生的事故,为了对巷道安全有比较准确的预测,采用了Rough Set理论对煤矿巷道系统中环境影响因素的数据进行了测试,详细叙述预测的过程,并且对试验结果进行分析,给出了下一步的研究方向,具有一定的指导性和可行性.