自校正信息融合Wiener滤波器在信号处理中的应用研究.pdf

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1、数字技术应用研究与应用自校正信息融合Wiener滤波器在信号处理中的应用研究王强（黑龙江东方学院黑龙江哈尔滨150086）摘要：多传感器信息融合已成为许多高科技领域的关键技术，目前已成为倍受人们关注的热门领域。本文对于含有未知模型参数和未知观测噪声的单通道AR信号，应用Kalman滤波方法，基于AR模型参数RIV算法的在线辨识，提出了采用状态空间模型的AR信号自校正信息融合Wiener滤波器，并在信号处理中的应用进行了研究。关键词：多传感器信息融合噪声统计估计Kalman滤波方法自校正Wiener滤波器中图分类号：TN713文献标识码：A文章编号：10

2、07-9416（2011）05-0175-021、前言AR信号的滤波、预报问题已经广泛的应用于信号处理、通θθˆˆˆ()tt=−+(1)ptii(1−−)()ϕtn⎡⎤z()ttt−ϕθT()(1)−信、目标跟踪等领域。新近文献提出了在模型参数已知，观测噪ii1(+−ϕϕTtpt)(1)()tn−⎣⎦iii(4)iii声未知的带多传感器的单通道AR信号自校正信息融合Wiener滤波器，但在实际应用中模型参数通常是未知的。pt(1−−)()()(1ϕϕtnttpt−)iiiiptpt()=−−(1)2、带白色观测噪声的多传感器单通道AR信号自校正信iit

3、1(+−ϕϕtpt)(1)()tn−(5)息融合Wiener估值器iii考虑带白色观测噪声的多传感器单通道AR信号st()。θθˆii()tP0000===,()tP,()ytt0(≤0)(6)−1Aqst()()(1=−wt)；ytstii()=++()ξ()tet()t0θϕˆ()tP=−()t∑(jn)()zj，iL=1,L,。其中t为离散时间，AR信号st()∈Riiii00(7)j=1，ytR()∈为第i个传感器的观测，wt()、ξ()ti−12⎡⎤tet(1iL=,,)LT和i()为零均值，方差各为σw、Ptii()0=−⎢⎥∑ϕϕ(jn)

4、()ij(8)22⎣⎦j=1σ和σ的不相关白噪声。Aq()−1为多项式：ξeiin=1,L,Aq()1−−11=+aq++Laq−na−11n；假设（1）Aq()2a2σ2下面估计σw、ξ和σei(1iL=,,)L。是稳定的；（2）yt()(1iL=,,)L的一个实现是有界的，i−1Aqˆ()−1定义：rt()=Aqyt()()；将代入上式

5、

6、yt()

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12、⋅为向量的范数；iiiyt()(1iL=,,)L得：ˆ()ˆ()()−1的一个实现是有界的,即

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14、yt()

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17、i−11m∀t，iL=1,L,其中

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21、⋅为向量的范数；（4）Aq()、222σσˆˆ22=∑222法即可得估值σˆξ，σˆw，σˆei，则有：ξξmm；σj=1σw、ξ和σei(1iL=,,)L未知，且na≥2。m1mσˆ2=σˆ2；ˆˆ22，iL=1,L,。3、多传感器单通道AR信号自校正信息融合Wiener估值器wm∑wmσσei=∑eimj=1j=122在(1)和(2)中在假设1~4下如何估计100.0Ksa、σw、σξ和2σ(1iL=,,)L。ei4、定理将由式(2)代入式(1)得−1多传感器系统（1）和（2），当Aq()、−−11−1Aq

22、yt()()(1=−+wt)()(Aqξt)()(+Aqet)；利222iiσw、σξ和σei未知时，由上述分析所得的估值用RIV可以辨识求得Aqˆ()−1，主要方法如下：由(1)式、(2)式有22Aqˆ()−1、σˆ2、σˆ和σˆ可得局部自校正Wiener滤wξeiLS结构：波器为：ψˆ(0)()(

23、)qxttKqyt−−1ˆs=ˆ(0)()()1，Tiiiiyt()=+ϕθε()t()t(1)iiiL=1,L,；可得AR信号st()的局部自校正WienerTϕii()ty=−[](1)tLyi(tn−a)(2)θ=[]aa1Ln(3)••••••下

24、转第178页于是有RIV递推算法117575数字技术应用研究与应用[XE3-Ethernet0/0]quit[SECPATH-GigabitEthernet0/0]natserverprotocoludpglobal#配置位置服务器1.1.4.29700inside192.168.1.109700[XE3]location-server3、结语[XE3-ls]ls-configinterfaceEthernet0/0本文简要地解释了NAT、FW的概念及其工作原理，着重阐[XE3-ls]call-modeh323routed述了从私网到公网和从公网到私网

25、NAT/FW隧道穿越的原理和具[XE3-ls]start体实现过程，以期对读者有所帮助。[XE