导读:本文包含了带参数的卡尔曼滤波论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卡尔,参数,水分,模型,自动机,正态分布,状态。
带参数的卡尔曼滤波论文文献综述
刘基余,陈小明[1]（2018）在《基于附加模糊度参数的卡尔曼滤波模型──GNSS动态载波相位测量的数据处理方法之叁》一文中研究指出基于附加模糊度参数的卡尔曼滤波模型,是一种获得较高的GNSS动态定位精度的数据处理方法,本文论述了它的基本数学模型。并进行了实际验算。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年S1期）
孙彦猛[2]（2013）在《利用集合卡尔曼滤波同步优化水文模型状态变量和参数的试验研究》一文中研究指出数据同化方法广泛应用于校准异质土壤的水力传导系数。水力传导系数精确程度直接影响着对土壤水分的估计精度。土壤水分是气象、水文、农业研究中的关键变量,它影响地表能量通量、水文循环、辐射平衡、物质迁移等。土壤水分的准确估计对于研究和理解陆面—大气间的能量—水文交换起着重要作用。本文将集合卡尔曼滤波算法分别应用于一维水文模型HYDRUS-1D及二维水分运移模型中,探讨基于集合卡尔曼滤波算法,同步优化两种模型的状态变量和土壤水力特性参数的同化方案。其中,一维土壤水分同化方案中,利用临泽国家农业综合试验站(位于中国西北干旱半干旱地区的黑河流域)的灌溉小麦生长期间土壤水分的监测数据来验证基于包气带水文模型的集合卡尔曼算法,并进一步将集合卡尔曼算法与启发式洗牌复形演化算法(SCE-UA)反演得到的包气带水力特性参数进行比较；二维同化方案中,利用COMSOL建模工具,建立水分运移模型,试验数据均为随机数据,与生成样本的初始数据(真值)进行比较。结果表明,我们发展的土壤水分数据同化方案在一维及二维模型中能够分别有效地利用集合预报得到状态变量和参数误差的统计特征,进而同步估计土壤水分状态变量和土壤水力特性参数。结果证明数据同化方案利用集合预报,融合即时的状态变量观测,可以实时地修正模型的模拟轨迹(修正模型参数和状态变量),使得预报变量精度提高。(本文来源于《兰州大学》期刊2013-05-01）
罗倩,宋鸿梅[3]（2013）在《基于卡尔曼滤波和AR参数的非平稳杂波仿真》一文中研究指出分析了天基雷达地面杂波的统计分布特性和功率谱特性,研究了基于零记忆非线性变换法仿真天基雷达地面杂波相关随机序列的方法。该方法用AR过程模型产生相关杂波,但是,在实现线性滤波器时仿真的相关杂波与实际非平稳杂波存在误差,仿真效率低。提出了基于卡尔曼滤波递归AR参数实现线性滤波器的方法,推导了仿真相关对数正态分布杂波的原理和方法,进行了杂波仿真实验和分析,仿真的杂波能够很好地符合幅度分布和功率谱特性要求,可以提高探测概率,验证了该方法仿真杂波的准确性和有效性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2013年03期）
张亦汉,乔纪纲,艾彬[4]（2013）在《基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法》一文中研究指出传统元胞自动机(CA)模型的转换规则不随模拟过程的时间和空间而变化,难以模拟和表达非线性地理过程。提出基于集合卡尔曼滤波(EnKF)动态优化CA模型参数的方法,以提高模型对复杂地理过程模拟的适应能力。通过引入集合卡尔曼滤波到CA模型中,将模型参数与模型状态整合成一个联合状态矩阵(joint state matrix)。再把该矩阵与观测数据输入到EnKF更新方程中,计算出新的参数值,并自动更新到模型中,从而实现动态调整模型运行轨迹,以更好地适应城市发展的过程模拟。将此方法应用于东莞市的城市模拟试验中,优化后的CA模型能在单参数和多参数优化中正确地调整模型参数,使其迅速地收敛于真值并趋于平缓,也能降低模型误差并获得更好的模拟结果。(本文来源于《测绘学报》期刊2013年01期）
杨振兴,黄金泉,鲁峰[5]（2012）在《航空发动机健康参数的卡尔曼滤波估计方法分析》一文中研究指出针对航空发动机气路部件健康参数估计问题,研究了基于线性和非线性模型的卡尔曼滤波估计方法。通过对气路部件渐变故障的仿真,比较了卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无味卡尔曼滤波(UKF)叁种方法对健康参数的估计效果,对EKF在常增益条件下的仿真用时与估计结果进行了研究。结果表明,EKF可根据需要求取卡尔曼增益,能在较少计算量下得到较好的估计结果,是一种实用的非线性参数估计方法。(本文来源于《燃气涡轮试验与研究》期刊2012年S1期）
南统超,吴吉春[6]（2010）在《集合卡尔曼滤波估计水文地质参数的局域化修正》一文中研究指出集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为一种有效的数据同化方法,在众多数值实验中体现优势的同时,也暴露了它使用小集合估计协方差情况下精度较低的缺陷。为了降低取样噪声对协方差估计的干扰并提高滤波精度,应用局域化函数对小集合估计的协方差进行修正,即在协方差矩阵中以舒尔积的形式增加空间距离权重以限制远距离相关。在一个二维理想孔隙承压含水层模型中的运行结果表明,局域化对集合卡尔曼滤波估计地下水参数的修正十分有效,局域化可以很好地过滤小集合估计中噪声的影响,节省计算量的同时又可以防止滤波发散。相关长度较小的水文地质参数(如对数渗透系数)更容易受到噪声的干扰,更有必要进行局域化修正。(本文来源于《水科学进展》期刊2010年05期）
陈培,杨颖,王云,陈杰[7]（2009）在《扩展卡尔曼滤波估计载波参数的算法研究》一文中研究指出提出了一种在接收信号幅度未知的情况下进行载波参数估计的扩展卡尔曼滤波算法,该算法把信号幅度及伪码自相关的乘积作为一个独立变量和载波相位、频率一起组成状态向量进行扩展卡尔曼滤波。理论分析表明该算法本质上是具有可变增益的幅度锁定环和相位锁定环的联合估计,并给出了稳态时环路闭环传输函数和等效噪声带宽的解析表达式。仿真结果表明该算法在高低信噪比下,均具有较高的估计精度和较快的收敛速度。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2009年04期）
张楠,崔日明[8]（2008）在《进口对辽宁省经济增长贡献度的实证分析——基于时变参数卡尔曼滤波的估计》一文中研究指出为了探寻辽宁对外经济发展的合理模式,从进口与经济增长间的关系入手,选用1985～2007年辽宁省的进口和地区生产总值数据,利用时变参数的分析方法对二者进行相关性分析,得出了进口对辽宁省的经济增长存在促进作用,而且这种作用随时递增的结论。因此,辽宁省应充分发挥进口对经济增长的积极作用,以快速实现辽宁老工业基地的振兴。(本文来源于《沈阳工业大学学报(社会科学版)》期刊2008年04期）
任宜春,易伟建[9]（2008）在《结构物理参数识别的多尺度参数卡尔曼滤波方法》一文中研究指出经过正交小波变换后,低尺度上测量信号的信噪比提高。应用小波变换将结构的激励信号和响应信号分解到不同尺度上,得到不同尺度上结构的状态方程和测量方程,结合动力学系统辨识的参数卡尔曼滤波方法,提出了结构物理参数的多尺度参数卡尔曼滤波辨识方法。理论分析和数值算例表明:在多尺度上对结构参数进行辨识比在单一尺度上辨识能获得更高的精度。(本文来源于《工程力学》期刊2008年05期）
项建斌[10]（2007）在《我国外汇储备规模的时变参数卡尔曼滤波估计》一文中研究指出本文对我国外汇储备规模及其影响因素进行回归分析和时变参数卡尔曼滤波估计,并将得出的两个结果进行比较。采用在自动控制领域中重要的工具卡尔曼滤波方法对外汇储备规模及其影响因素进行处理和分析,利用matlab编程得出了有意义的结果。在建立状态和测量方程时发现该模型是一个时变参数模型,须用时变系统卡尔曼滤波进行实时估计。经过计算机运算,发现卡尔曼滤波方法的残差平方和是回归方法的残差平方和的0.0585倍。这表明,时变参数卡尔曼滤波估计在该问题中起到了很好的效果。(本文来源于《科技资讯》期刊2007年15期）
带参数的卡尔曼滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数据同化方法广泛应用于校准异质土壤的水力传导系数。水力传导系数精确程度直接影响着对土壤水分的估计精度。土壤水分是气象、水文、农业研究中的关键变量,它影响地表能量通量、水文循环、辐射平衡、物质迁移等。土壤水分的准确估计对于研究和理解陆面—大气间的能量—水文交换起着重要作用。本文将集合卡尔曼滤波算法分别应用于一维水文模型HYDRUS-1D及二维水分运移模型中,探讨基于集合卡尔曼滤波算法,同步优化两种模型的状态变量和土壤水力特性参数的同化方案。其中,一维土壤水分同化方案中,利用临泽国家农业综合试验站(位于中国西北干旱半干旱地区的黑河流域)的灌溉小麦生长期间土壤水分的监测数据来验证基于包气带水文模型的集合卡尔曼算法,并进一步将集合卡尔曼算法与启发式洗牌复形演化算法(SCE-UA)反演得到的包气带水力特性参数进行比较；二维同化方案中,利用COMSOL建模工具,建立水分运移模型,试验数据均为随机数据,与生成样本的初始数据(真值)进行比较。结果表明,我们发展的土壤水分数据同化方案在一维及二维模型中能够分别有效地利用集合预报得到状态变量和参数误差的统计特征,进而同步估计土壤水分状态变量和土壤水力特性参数。结果证明数据同化方案利用集合预报,融合即时的状态变量观测,可以实时地修正模型的模拟轨迹(修正模型参数和状态变量),使得预报变量精度提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
带参数的卡尔曼滤波论文参考文献
[1].刘基余,陈小明.基于附加模糊度参数的卡尔曼滤波模型──GNSS动态载波相位测量的数据处理方法之叁[J].数字通信世界.2018
[2].孙彦猛.利用集合卡尔曼滤波同步优化水文模型状态变量和参数的试验研究[D].兰州大学.2013
[3].罗倩,宋鸿梅.基于卡尔曼滤波和AR参数的非平稳杂波仿真[J].计算机工程与设计.2013
[4].张亦汉,乔纪纲,艾彬.基于集合卡尔曼滤波动态优化CA模型参数的方法[J].测绘学报.2013
[5].杨振兴,黄金泉,鲁峰.航空发动机健康参数的卡尔曼滤波估计方法分析[J].燃气涡轮试验与研究.2012
[6].南统超,吴吉春.集合卡尔曼滤波估计水文地质参数的局域化修正[J].水科学进展.2010
[7].陈培,杨颖,王云,陈杰.扩展卡尔曼滤波估计载波参数的算法研究[J].电子科技大学学报.2009
[8].张楠,崔日明.进口对辽宁省经济增长贡献度的实证分析——基于时变参数卡尔曼滤波的估计[J].沈阳工业大学学报(社会科学版).2008
[9].任宜春,易伟建.结构物理参数识别的多尺度参数卡尔曼滤波方法[J].工程力学.2008
[10].项建斌.我国外汇储备规模的时变参数卡尔曼滤波估计[J].科技资讯.2007
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