导读:本文包含了延迟噪声论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:相关噪声,通信延迟,正交变换,缓存器
延迟噪声论文文献综述
张善凯,朱翠,苏中,戴娟[1]（2019）在《考虑相关噪声与网络延迟的多传感器数据融合（英文）》一文中研究指出针对多传感器系统中存在的相关噪声以及网络延迟问题,提出了一种带有缓存器的序贯式融合滤波算法。利用正交迭代法解除了噪声之间的相关性。针对不可靠网络导致的延迟甚至丢包问题,引入缓存器存储量测值,并在缓存器中利用时间戳对量测值进行重新排序。在此基础上提出了一种新型低维序贯式融合滤波算法,相比于传统的序贯融合算法具有更好的估计性能,同时能有效降低噪声相关和网络延时对系统性能造成的影响。最后仿真验证了该算法的有效性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年12期）
卢春光,张永顺,李志汇,葛启超[2]（2019）在《量测随机延迟下带厚尾噪声的鲁棒Student's t随机容积卡尔曼滤波器》一文中研究指出针对量测随机延迟下带厚尾过程噪声和量测噪声的非线性状态估计问题,本文通过充分考虑量测一步随机延迟特性及过程噪声和量测噪声的"厚尾"特性,推导了一种新的鲁棒Student's t滤波器框架,并采用随机Student's t-球面相径容积规则近似计算Student's t权值积分,从而设计了一种新的鲁棒Student's t随机容积滤波器.首先,采用一组服从伯努利分布的随机序列来描述系统中可能存在的量测一步随机延迟现象,并采用Student's t分布刻画过程噪声和量测噪声中存在的"厚尾"特性;其次,从理论上证明了当自由度参数趋于无穷以及随机延迟概率为零时,该鲁棒Student's t滤波器就自动地降为标准的非线性高斯近似滤波器;最后,采用随机Student's t-球面相径容积规则给出了一种新的鲁棒Student's t随机容积滤波器,并通过协同转弯模型验证了该滤波器的有效性和优越性.(本文来源于《电子学报》期刊2019年09期）
卢春光,周中良,刘宏强,阮铖巍,杨海燕[3]（2019）在《量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法》一文中研究指出为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年04期）
董晓慧[4]（2018）在《非高斯噪声和时间延迟协同对蚂蚁种群觅食系统的动力学性质研究》一文中研究指出本论文首先介绍了一些相关的研究背景,在高斯白噪声驱动下,考虑自催化机制的种群模型,随后在非线性动力学中,阐述一些与本论文相关的随机延迟理论,包括非高斯噪声和时间延迟协同作用下系统的解析近似、数值模拟,以及其他各种统计量。接着,应用随机延迟理论研究一个典型的生物系统――种群觅食系统,研究噪声和延迟时间对该生物系统动力学的影响,探寻出其中的物理机制,并给出一定的合理解释。其次,考虑种群觅食系统中非高斯噪声和时间延迟协同作用,以种群模型为基础,构建随机延迟微分方程,随后得到其对应的Fokker-Planck方程,运用统一色噪声近似以及小时间延迟近似理论,探讨噪声和延迟时间对种群觅食模型稳态变化情况及动力性质,结果表明:(1)时间延迟和非高斯噪声可以诱导稳态概率分布SPD单峰到双峰的相变现象,即在种群觅食系统中出现双稳态,时间延迟和非高斯噪声不仅能够引起稳定态之间的转换,而且可以直接产生双稳态,此外,数值模拟和理论分析结果相一致;(2)在相关驰豫时间ART作为噪声强度D的函数中产生了极大值,且此极大值是代表非高斯噪声在种群觅食系统中弱化系统稳定性NWS的特征,即在种群觅食系统中稳态的稳定性可以被非高斯噪声的强度D所削弱;(3)相关驰豫时间ART作为噪声相关时间τ_0的函数中,既产生了极大值也产生了极小值,其中此极小值是种群觅食系统中稳定性得到增强的标志;(4)偏离高斯噪声强度q能够增强在不同时刻两个状态变量之间的关联性,降低时间演化速率,使得系统从任意初始状态达到稳定状态的演化时间增加,并且削弱系统在稳定状态下双稳态系统的稳定性;相反,时间延迟τ减弱两个状态之间在不同时刻的关联性,加速了演化速率,缩短了系统从任意初始状态到稳定状态的演化时间,增强了双稳态系统在稳定状态的稳定性,即时间延迟τ和偏离高斯噪声强度q在ART或NCF中起着相反的作用。最后,建立了含有非高斯噪声和时间延迟反馈的种群觅食模型,探讨非高斯噪声和时间延迟反馈对SPD,方差β_2,偏度β_3和峰度β_4的影响机制,研究结果表明:(1)随着K值的增加,SPD的结构从双峰变为单峰,即反馈回路强度K能够引起系统产生相跃迁现象,这在生物学中表明增加反馈回路的强度K,会引起蚂蚁种群从密集的一侧扩散到另一侧;(2)考虑正反馈(K>0)和负反馈(K<0)两种情况下时间延迟τ,噪声强度D,非高斯噪声偏离参数q和噪声相关时间τ_0对SPD的影响。在正反馈时,SPD的结构仅仅出现单峰;然而,在负反馈时,时间延迟τ和非高斯噪声参数D和q可以引起相跃迁现象,而噪声相关时间τ_0没有诱发产生该现象。(3)在β_2,β_3和β_4随着K值变化的图像中出现了极大值,这个极大值反映了偏离平均值偏差程度。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-04-01）
赵凯,胡建旺,吉兵[5]（2017）在《粒子滤波的噪声相关下单步延迟无序量测更新算法》一文中研究指出在目标跟踪系统中,因通信延迟等原因会出现传感器量测无序地到达融合中心的现象,将这些量测称为无序量测(OOSM)。针对过程噪声、量测噪声相关的非线性系统中出现的无序量测问题,在现有算法基础上,提出了一种可处理单步延迟无序量测的新算法。在前向预测滤波框架下,对系统方程去相关化,并利用粒子滤波(PF)进行状态估计。仿真结果验证了算法的有效性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2017年05期）
于文婷[6]（2017）在《非线性生物系统中延迟和噪声效应的理论研究》一文中研究指出生物体中存在不同层次的生物系统来实现不同的生物功能。生物系统因存在不同的反馈结构而表现出复杂的非线性。研究表明,反馈结构可以影响生物系统的行为规律。基因表达系统和神经系统是两种重要的非线性生物系统。基因表达指遗传信息经过转录和翻译,转化成具有生物活性的蛋白质分子,完成遗传信息对生物功能的调控。神经系统通过神经元传导电信号或化学信号实现功能,是生物进行感知、记忆和思考基础。时间延迟和噪声普遍存在于非线性生物系统中。时间延迟源于物质、能量和信息传播的有限速度,体现了自然系统对自身的状态的记忆效应。噪声体现了生物体内部和环境中的随机涨落,它与系统的非线性特征的相互作用可以使系统产生特殊的行为。研究表明,延迟和噪声可以影响甚至决定非线性生物系统的行为。本文采用数值模拟的方法对时间延迟和噪声在基因表达系统和神经系统中的作用进行研究,主要的工作包括:第一,基于Longo等给出的NF-κB基因表达信号系统模型,研究多延迟反馈和噪声对系统中NF-κB分子衰减震荡的影响。结果发现:(1)多重延迟反馈的结构可以很大程度的影响系统衰减震荡现象出现的条件和范围,这些范围由反馈的相对强度和延迟大小决定;(2)整体噪声对NF-κB信号系统中的衰减震荡现象具有诱导作用,它可以拓宽系统衰减震荡的出现范围,减小系统持续震荡的振幅。第二,基于FitzHugh-Nagumo(FHN)神经和小世界网络建立的神经网络模型,研究延迟的异质性对神经元发放同步性的影响。结果发现:(1)在不同的异质延迟条件下的神经网络系统中,延迟的异质性均可以破坏神经系统的同步性,诱导神经元发放去同步化;(2)若系统中所有延迟量之间存在整数倍或半整数倍关系时,系统神经元会达到最好的同步发放状态,神经系统出现延迟共振现象。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2017-04-01）
杨衍波,潘泉,梁彦,秦月梅,杨峰[7]（2016）在《量测随机延迟下带相关乘性噪声的非线性系统分布式估计》一文中研究指出本文提出了乘性噪声和加性噪声相关下的量测随机延迟非线性系统分布式状态估计.在所考虑系统中,相关状态被多传感器簇构成的传感器网所观测.所得理想量测被传送到远程分布式处理网,并伴随服从一阶马尔可夫过程的随机延迟.在此基础上,本文提出了分布式高斯信息滤波(distributed Gaussian-information filter,DGIF),来实现估计精度与计算时间的折中.在单处理节点/单元中,以估计误差协方差最小化为准则,设计了相应的高斯递推滤波,并实现了延迟概率的在线递推估计.进一步地,在分布式处理网中,基于非线性量测方程的统计线性回归,结合一致性算法,给出了一种分布式信息滤波形式,有效实现了分布式融合.分别在单处理单元和分布式处理网中仿真验证了所提算法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年11期）
劳奕琴[8]（2016）在《基于外部延迟光反馈的双偏振光纤激光器拍频信号相位噪声抑制》一文中研究指出在光纤通信与光纤传感等领域中,光纤激光器是一类重要的光源。其应用范围广泛,包括激光光纤通讯、激光雷达以及一些精密干涉测量等。本文研究的双偏振光纤激光器,因为其激光腔内存在双折射,可输出两个偏振态正交、频率不同的激光,通过光电探测后产生拍频信号。拍频频率对激光器腔内双折射具有高度敏感性,并且拍频信号具有线宽窄、信噪比高、相对稳定易调谐等优点。由于被传感信号可通过拍频信号检测,因此双偏振光纤激光器在光纤传感领域有着广泛的应用。为了提高双偏振光纤激光器作为传感器时的性能,应尽可能地降低拍频信号自身的噪声。本论文主要针对基于外部时延光反馈降低双偏振光纤激光器拍频信号相位噪声展开以下研究:1.对双偏振光纤激光器的工作原理及其应用技术进行了归纳总结,对近年来稳频技术的发展进行了深入研究。在此基础上得出基于外部时延光反馈的双偏振光纤激光器拍频信号相位噪声抑制方案,也即是将双偏振光纤激光器的一小部分输出功率,经单模光纤延迟线延迟后再由反射镜将其反馈回激光腔,从而降低拍频信号的相位噪声。探讨了这种方案的理论基础。2.实验研究:采用不同长度的单模光纤延迟线作为反馈时延来进行外部光反馈,利用法拉第旋转反射镜(FRM)作为反射单元将双偏振光纤激光器的一小部分输出功率通过光纤延迟线反馈回激光腔内。观察拍频信号的稳定情况,分析不同长度单模光纤作为延迟线时拍频信号的相位噪声。3.基于以上研究结果,在外部反馈回路中接入一个透射式的FRM,双偏振光纤激光器输出的激光经过多次法拉第旋转后再次反射回激光腔内。可明显观察到拍频信号的相位噪声降低。4.外部光反馈部分利用一个与双偏振光纤激光器输出波长匹配的光纤光栅作为反射镜,反馈时延采用不同长度的单模光纤延迟线。实验结果显示:拍频信号的相位噪声随着光纤延迟线增长,噪声降低的幅度越大,但最终逐渐出现饱和现象。同时,还通过实验证明了反馈激光的偏振态对光纤激光器的运行有显着影响。(本文来源于《暨南大学》期刊2016-06-01）
何义[9]（2016）在《有界噪声和延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象的研究》一文中研究指出本文主要研究了有界噪声和时间延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象。论文首先阐述了统计物理中随机动力学的基本理论和处理方法。其次介绍了研究中所用到的F-N模型和一些物理概念。最后利用F-N模型研究了有界噪声和非线性时间延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象。我们把非线性时间延迟反馈和有界噪声引入到了F-N模型中,这样做的优点除了有界噪声比白噪声更贴切实际的这个事实而外,时间延迟反馈和有界噪声的这种组合目前还没有被应用到同步控制的研究中,这是本文的一个创新点。延迟时间和有界噪声的关联时间都会影响振荡的时间序列,从而影响振荡之间的同步性,因此延迟时间和噪声关联时间的相互作用将是这篇文章将要讨论的中心问题为了更好地理解有界噪声的作用,我们首先研究了不加控制项由有界噪声驱动的F-N系统,了解到有界噪声强度A和耦合强度C会对时间序列造成影响。在此基础上,我们再把研究拓展到引入控制项由有界噪声驱动F-N系统上,并且主要研究有界噪声关联时间τc和延迟时间τd对两个神经元振荡之间同步效应的影响,最后再比较白噪声和有界噪声作为驱动力的结果。研究中发现当τc≈1时相同步和频率同步会出现交叉,即它们随着τc的增加图形趋势会出现差异,这种差异性随着会随着τc的增加而增强,随着有界噪声关联时间τc逐渐增加,相同步和频率同步会随之减小而被抑制。在研究延迟时间τd对同步性的影响中发现了两种同步性都会被增强或抑制。以有界噪声作为驱动力来研究两个耦合神经元的同步性是本文的创新之处,在同样的参数条件下我们研究发现以白噪声作为驱动力时两个耦合系统的同步性几乎没有受到影响,但是以有界噪声作为驱动力时两个耦合系统的同步性在延迟时间τd≈2时受到了明显的抑制,这种抑制效应随着耦合强度C的增强而逐渐减弱,直到耦合强度大到一定时(C=0.6)这种效应就会消失而同步性也达到最大值1。(本文来源于《云南大学》期刊2016-05-01）
张春[10]（2016）在《噪声和延迟协同对基因网络中开关切换行为研究》一文中研究指出本文研究了单基因网络系统、基因表达中的紧急双稳态模型和miR-17-92调控Myc/E2F基因表达系统中关联噪声作用下的时间延迟效应。首先在第二章阐述了与本论文相关的随机和延迟理论,然后运用小时间延迟近似理论和随机模拟方法,分析了关联噪声强度和延迟时间对基因网络系统动力学行为的影响。获得了如下研究成果：第叁章,在单基因网络中研究了时间延迟(Td,T8,Tg)和关联噪声强度λi(i=d,s,g)的协同作用分别对基因开关切换过程中概率密度、开关切换时间即平均首通时间的影响。结果表明：(1)关联噪声λi可以使蛋白质浓度从高浓度态转化到低浓度态,换句话说可以诱导基因开关从闭合状态到断开状态的切换。(2)当λi>0时,降解过程中的时间延迟τd可以诱导基因开关从断开状态到闭合状态转化,合成过程和全局过程中时间延迟T8,T9却诱导开关从闭合到断开态；当λi<0时,τd和τs可以诱导开关从断开态切换到闭合态,而此时全局过程中时间延迟却诱导开关从闭合切换到断开态。(3)开关切换的时间也就是两个态之间转化的平均首通时间并在噪声诱导下出现了极大值(即噪声增强稳定性效应),然而在降解过程时间延迟的影响下这个极大值消失。(4)τd和τs在基因开关切换的过程中对这一现象的影响起着相对的作用,即它们对平均首通时间的影响是相互抵消的。第四章,对基因表达中的紧急双稳态模型研究表明：(1)随着乘性噪声D1,D2和加性噪声Q1,Q2的增大,SPD的结构从高浓度态向低浓度态跃迁,即出现了紧急双稳现象。(2)但是λ对SPD的影响显示并未出现紧急双稳现象。当K和τ增大时,蛋白质高浓度态增大,低浓度态减小至消失,也就是说紧急双稳现象消失。(3)进一步定量分析了噪声和延迟反馈对两稳定态之间跃迁时间的影响。MFPT作为噪声强度(D或Q)的函数存在极大值。关联噪声强度λ,时间延迟丁及延迟反馈强度K能够增强高浓度态的稳定性。第五章,对miR-17-92调控的Myc/E2F基因网络系统研究结果显示：(1)时间延迟τ和关联噪声强度λ可以使蛋白质浓度从低浓度往高浓度态跃迁。(2)MFPT作为噪声强度(D或Q)的函数存在极大值,这个极大值预示了存在一个近似的噪声强度能使MFPT出现极大值。也就是说时间延迟τ和关联噪声强度λ增强了高浓度态的稳定性。(3)SNR随着Q的变化存在随机共振和随机反共振现象。然而,随着D变化只存在随机共振现象。当SNR随着Q变化时,λ和7τ都增强了随机共振,削弱随机反共振现象。SNR随着D变化时出现随机共振。λ增强了随机共振现象,然而τ却削弱了随机共振现象。不过当SNR作为λ的函数时,τ不仅削弱了随机共振现象,而且使随机共振现象消失。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2016-04-01）
延迟噪声论文开题报告
（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：
针对量测随机延迟下带厚尾过程噪声和量测噪声的非线性状态估计问题,本文通过充分考虑量测一步随机延迟特性及过程噪声和量测噪声的"厚尾"特性,推导了一种新的鲁棒Student's t滤波器框架,并采用随机Student's t-球面相径容积规则近似计算Student's t权值积分,从而设计了一种新的鲁棒Student's t随机容积滤波器.首先,采用一组服从伯努利分布的随机序列来描述系统中可能存在的量测一步随机延迟现象,并采用Student's t分布刻画过程噪声和量测噪声中存在的"厚尾"特性;其次,从理论上证明了当自由度参数趋于无穷以及随机延迟概率为零时,该鲁棒Student's t滤波器就自动地降为标准的非线性高斯近似滤波器;最后,采用随机Student's t-球面相径容积规则给出了一种新的鲁棒Student's t随机容积滤波器,并通过协同转弯模型验证了该滤波器的有效性和优越性.
（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。
延迟噪声论文参考文献
[1].张善凯,朱翠,苏中,戴娟.考虑相关噪声与网络延迟的多传感器数据融合（英文）[J].系统仿真学报.2019
[2].卢春光,张永顺,李志汇,葛启超.量测随机延迟下带厚尾噪声的鲁棒Student'st随机容积卡尔曼滤波器[J].电子学报.2019
[3].卢春光,周中良,刘宏强,阮铖巍,杨海燕.量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[4].董晓慧.非高斯噪声和时间延迟协同对蚂蚁种群觅食系统的动力学性质研究[D].昆明理工大学.2018
[5].赵凯,胡建旺,吉兵.粒子滤波的噪声相关下单步延迟无序量测更新算法[J].传感器与微系统.2017
[6].于文婷.非线性生物系统中延迟和噪声效应的理论研究[D].中国矿业大学.2017
[7].杨衍波,潘泉,梁彦,秦月梅,杨峰.量测随机延迟下带相关乘性噪声的非线性系统分布式估计[J].控制理论与应用.2016
[8].劳奕琴.基于外部延迟光反馈的双偏振光纤激光器拍频信号相位噪声抑制[D].暨南大学.2016
[9].何义.有界噪声和延迟反馈诱导耦合神经元的同步现象的研究[D].云南大学.2016
[10].张春.噪声和延迟协同对基因网络中开关切换行为研究[D].昆明理工大学.2016