1) Multi-Channel Systems with Multiplicative Noises
多通道带乘性噪声系统
1.
Studies of Numerically Stable Estimation for Multi-Channel Systems with Multiplicative Noises;
本文针对更具普遍意义的多通道带乘性噪声系统的状态最优估计理论，在保证线性方差最小意义下最优性的同时，在数值稳定性方面主要做了如下工作： 第一，本文回顾了带乘性噪声系统最优估计理论的发展和现状，并介绍了在此领域数值稳定性研究的发展现状。
2) systems with multiplicative noise
带乘性噪声系统
1.
On the basis of wavelet transformation and multiscale analysis, the paper combines the model-based dynamic system analysis method with the multiscale information transformation method based on the statistical characteristics and proposes multiscale optimal filtering fusion algorithm for systems with multiplicative noise.
利用小波变换和多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析和基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,提出了在线性最小方差意义下的带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法。
2.
A partitioned optimal filtering algorithm for multi-channel systems with multiplicative noise among observation channels is proposed.
针对多通道观测环境下带乘性噪声系统的最优滤波问题,提出了1种状态最优滤波的分部算法。
3.
To the fusion problem of backward filtering and deconvolution of stochastic systems with multiplicative noise and observed by multisensor, an optimal fusion algorithm is provided.
针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。
3) MONAS (multichannel on-line noise analysis system)
多通道的线噪声分析系统
4) multichannel sonar signal
多通道声纳系统
5) multiplicative noise
乘性噪声
1.
Two-dimensional cubic nonlinear coupling estimation in nonzero mean multiplicative noise;
非零均值乘性噪声中的二维三次非线性耦合
2.
Non-local diffusion model to remove multiplicative noises
去除乘性噪声的非局部扩散模型
3.
In this paper an estimation of measurement noise is developed for multi-channel systems with multiplicative noise.
就多通道的乘性噪声为对角阵且动态噪声一步相关并与观测噪声在同时刻和过去相邻时刻也相关的复杂情况下给出了在线性最小方差意义下的观测噪声最优滤波估计算法和固定区间平滑估计算法。
6) two-stage r
带观测噪声系统
1.
They include univariable and multivariable two-stage recursive least squares-recursive extended least squares (RLS-RELS) and two-stage recursive least squares-pseudo-inverse (RLS-PI) algorithms.
并将这些算法推广到带观测噪声系统参数估计的问题，给出了带观测噪声系统参数估计的一些新方法和新算法，其中包括两段RELS-Gevers-Wouters算法和三段RLS-PI-Gevers-Wouters算法，解决了用普通最小二乘法估计带观测噪声系统未知参数的有偏问题。
补充资料：等待制的多通道排队
等待制的多通道排队
queue, multi -channel with waiting
等待制的多通道排队[甲..，m川d .d.玻目初th俪山弓;Maccoaoro o6e周口曰川翻”，“e介Ma]，多服务台排队 (m川U一sen戎犷queue) 一种排队，它为呼唤到达时刻系统正繁忙而形成的排队提供规则;这里呼唤的服务是在若干条通道中同时进行.其基本定义与记号与排队(q迸叱)条目中相同. 一个多服务台排队的运行由序列{;;，叮}控制如下呼唤到达于时刻0，T丁，T夸+:兰，·…:;为第J个呼唤服务所用时间，无论它在m()l)条通道中的哪一条中服务.如果不是所有通道都繁忙，那么呼唤到达后立即被送到(以到达的顺序)一条空闲通道服务.否则，等到某一通道空闲下来后开始服务.为了简单起见，令时刻t二O系统空闲 l)为了表达清楚，采用下列记号:w。二(叭，、，一，叭，。)为第刀个呼唤的等待时间向量，其中、。，，为此呼唤直到由其前到达的呼唤占用的i条通道空闲下来为止所等待的时间.因此，叭，，为“实”等待时间.另外，令x十=叮眼x(O，工)， 、+二(x广，…，嵘)， e二(l，0，…，0)，i=(l，…，l)，再令R(x)为把x的坐标以递增的顺序排列得到的向量(这样R(x)的第一个坐标为~(戈，，，二，x，”.那么，下面关于w，的递推关系成立: w。、，二〔R(w。+:二e)一T二i】+(l)它是一维情形的推广形式 如果{:歹，T夕}“G:且E(:二一m::)<0，那么存在一个真序列{w“}‘G:满足(1)，且当n一的时w。的分布函数单调收敛到w分的分布函数.这个结果可以推广到叮笋1的情形，也可以推广到第刀个呼唤到达时的队长q。(队长q。不包括正在服务的呼唤)上.下面给出联系w。与q。极限分布的公式. 如果{T丁}‘G，，{;J}‘G，，那么由(1)可以写出有关w“平稳分布的积分方程.在这种情形，也可以给出队长与等待时间平稳分布之间的简单关系.特别是如果w竺表示向量w”的第k个坐标，那么对k)m一1，有 。叭p{q，>‘}二p{w;>‘下+‘’‘+‘戈一1}·如果m>k)0，那么 典凡p{。。)m一k}=p{w竺十.>O}·这里，概率符号下的所有随机变量都是独立的. 此外，如果:丁有非格点分布，那么对q(t)的极限分布，类似的公式也成立.如果王:丁}任E，那么 ”峡尸{“·=“}一:峡户{q(‘)一“}· 2)如果{:;}任G，，{:少}“E，那么可以给出。。，q(O及w，极限分布的显式公式.令!为可分布的指数且“mE了‘>l，则数 p*=厩p{。。=k}可由料及少(一j的，J=1，…，。，的有理函数明确地给出，其中召为方程 科二吵((拼一l)m仪)，价(拜)=Ee”’‘在}川<1内的唯一根.如果k>m，那么 pk=A拼k一“，其中A不依赖于k.对等待时间的极限分布，有 一、Ae一州。(l一尹)x 体(x)二1面P子w_>x冬=一. ”一’.、”’i一拼如果T下为非格点随机变量，那么 ‘峡p{。(亡)=k}=夕*存在，其中 。=一」1二-1长‘成， K戊Ct 。
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参考词条