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- 带白色和有色观测噪声系统解耦Wiener状态估值器北大核心CSCDCSTPCDAbstract：基于经典稳态Kalman滤波理论,对带白色和有色观测噪声系统提出了设计最优Wiener状态估值器的新方法.通过稳态Kalman滤波器建立ARMA新息模型,由稳态最优非递推Kalman状态估值器的递推变形引出Wiener状态估值器,可统一处理滤波、预报和平滑问题.它们具有状态解耦的ARMA递推形式,且具有渐近稳定性和最优性.仿真结果表明了算法的有效性.
- 基于ARMA新息模型辨识的工序质量诊断方法CSCDCSSCI
- 一种基于广义系统的Wiener状态滤波器设计北大核心CSCDCSTPCDAbstract：基于ARMA新息模型和白噪声估值器,利用现代时间序列分析方法提出了一种带多重观测滞后的广义系统Wiener滤波器(也称估值器),用来统一处理系统预报、滤波和平滑问题.估值器具有ARMA递推形式,且具有渐近稳定性.该算法简单,避免求解复杂的Diophantine方程和Riccati方程.对于稳定或不稳定系统、非最小相位系统、状态转移阵奇异或非奇异系统,只要系统完全可观,都可统一进行处理.仿真算例验证了该算法的有效性.
- 广义离散随机线性系统自校正最优预报器北大核心CSCDAbstract：运用现代时间序列分析[1]的方法研究广义离散随机线性系统最优及自适应状态估计.将状态估计转化为输出预报和自噪声估计,从而提出了系统的最优预报器,并且证明最优预报器对于初始值的选取渐近稳定.在噪声统计未知时提出了自校正预报器.仿真例子说明了其有效性.
- 估计MA参数的多维强Gevers-Wouters算法及其在构造ARMA新息模型中的应用*北大核心CSCD
- 微弱高频CW信号的自适应滤波北大核心CSCDCSTPCDAbstract：高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性.该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题.根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波.仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高…exclude