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Distributed fusion white noise deconvolution estimators

Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China 2009年第3期4卷 270-277页

作者： Xiaojun SUN Zili DENG Department of Automation University of HeilongjiangHarbin 150080China

The white noise deconvolution or input white noise estimation problem has important applications in oil seismic exploration,communication and signal *** combining the kalman filtering method with the modern time series analysis method,based on the autoregressive moving average(ARMA)innovation model,new distributed fusion white noise deconvolution estimators are presented by weighting local input white noise estimators for general multisensor systems with different local dynamic models and correlated *** new estimators can handle input white noise fused filtering,prediction and smoothing problems,and are applicable to systems with colored measurement *** accuracy is higher than that of local white noise deconvolution *** compute the optimal weights,the new formula for local estimation error cross-covariances is given.A Monte Carlo simulation for the system with Bernoulli-Gaussian input white noise shows their effectiveness and performance.

关键词： multisensor information fusion deconvolution white noise estimator seismology modern time series analysis method kalman filtering method

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Information Fusion White Noise Deconvolution Estimators for Multisensor Systems with Different Local Models

Information Fusion White Noise Deconvolution Estimators for ...

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2009中国控制与决策会议

作者： Xiao-Jun Sun,Zi-Li Deng Department of Automation,University of Heilongjiang,Harbin 150080,China

＜正＞White noise deconvolution or input white noise estimation problem has important applications in oil seismic exploration,communication,and signal *** on the optimal information fusion rules,in the linear minimum variance sense,three distributed optimal fused white noise deconvolution estimators weighted by matrices, diagonal matrices and scalars,are presented for the linear discrete time-varying stochastic systems with multisensor and different local dynamic models,*** accuracy of the fusers is higher than that of each local white noise *** can handle the white noise fused filtering,prediction and smoothing problems,and are applicable to the systems with colored measurement *** order to compute the optimal weights,the formula of computing the local estimation error cross-covariances is presented.A Monte Carlo simulation example for the Bernoulli-Gaussian input white noise shows their effectiveness.

关键词： Multisensor Information Fusion Time-varying System Deconvolution White Noise Estimator kalman filtering method

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