多传感器AR信号自校正加权融合Wiener滤波器

摘要：

对带多传感器和带未知模型参数及未知噪声方差的自回归(AR)信号,应用递推辅助变量(RIV)算法得到局部模型参数估值器,用相关方法得到局部噪声方差估值器.用取局部估值器的平均得到信息融合估值器.将它们代入最优加权融合AR信号Wiener滤波器,提出一种自校正加权融合Wiener滤波器.它们以概率1收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性.它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高.仿真例子说明了其有效性.

关键词：多传感器信息融合加权融合、AR信号、参数估计、噪声方差估计、自校正Wiener滤波器、收敛性

所属期刊栏目：10

分类号：O211.64(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金60874063

在线出版日期：2010-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：638-642