隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,利用多个结构相同但精度不同的传感器进行观测,各观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列,利用各组白噪声的相关函数阵解矩阵方程组,可解得各传感器观测噪声方差Ri.通过状态方程和观测方程以及观测噪声估值,可求得ΓQwΓT的估计,进而得到隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

多传感器矩阵加权信息融合预测控制算法

针对多传感器线性离散时不变随机控制系统,应用Kalmam滤波方法,基于状态空间模型,在线性最小方差最优信息融合准则下,给出了多传感器按矩阵加权信息融合预测控制算法.该算法将信息融合Kalman滤波器和预测控制相结合,避免了求解复杂的Diophantine方程,可明显减轻计算负担.与单传感器情形相比,可显著提高控制精度.一个三传感器目标跟踪控制系统的仿真例子说明了算法的有效性和正确性.     

高校师资队伍建设的关键是提高科学研究实力

高校要完成开展科学研究、培养经济社会所需要的建设者和接班人的使命,其关键在于建设一支一流的师资队伍,在分析和研究了师资队伍建设的具体措施的基础上,提出了师资队伍建设的关键是从增强科研实力入手.     

相关观测噪声的加权观测融合UKF滤波器

对于具有相同观测方程,相关观测噪声的非系统,应用无迹卡尔曼滤波器(UKF),以及加权最小二乘(WLS)法,提出了加权观测融合UKF滤波算法.该算法具有全局最优性,且没有增加观测系统的维数,进而没有增加系统的计算负担.一个带有相关观测噪声的两传感器非线性系统的仿真例子说明了该融合算法的有效性及等价性.