导读:本文包含了有色噪声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:噪声,卡尔,分数,递归,序列,自适应,模型。
有色噪声论文文献综述
杨超,高哲,黄晓敏,马瑞诚[1]（2019）在《含有有色噪声的非线性分数阶系统自适应扩展卡尔曼滤波器》一文中研究指出研究了含有未知参数的情况下,分别含有分数阶有色过程噪声和有色测量噪声的连续时间非线性分数阶系统状态估计问题.采用Grünwald-Letnikov (G-L)差分方法和1阶泰勒展开公式,对描述连续时间非线性分数阶系统的状态方程进行离散化和线性化.构造由状态量、未知参数和分数阶有色噪声的增广向量,设计自适应分数阶扩展卡尔曼滤波算法实现对有色噪声情况下的连续时间非线性分数阶系统的状态和参数的估计.最后,通过分析两个仿真实例,验证了提出算法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年05期）
王子舆,李仲勤[2]（2019）在《顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析》一文中研究指出以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则(KIC)噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移(ETS)现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年05期）
王闰杰,李志远,赵飞,张宇[3]（2019）在《顺序数据同化系统模型有色噪声控制方法研究》一文中研究指出在顺序数据同化系统中,一般假设模型的误差符合高斯白噪声的统计特性,然而白噪声是一种十分理想的噪声,实际情况中,模型的噪声均为有色噪声,若仍将其当作白噪声进行处理,将会影响数据同化结果的精度。针对模型的有色噪声控制问题,该文提出了状态改正数自适应方法。该方法基于状态改正数信息对模型的有色噪声直接进行估计,从而降低有色噪声对顺序数据同化结果精度的影响。而后将该方法、经典卡尔曼滤波同化法、向量增广法及协方差矩阵自适应法分别应用到目标位置跟踪数值算例中,对几种方法得到的同化结果进行对比分析,验证了该文提出的状态改正数自适应方法对顺序数据同化系统模型有色噪声控制的有效性和实用性。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年05期）
张园,谭兴龙,赵长胜,李晓明[4]（2019）在《顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法》一文中研究指出传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明:观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年08期）
孙清峰,蔡昌盛,崔先强,易重海[5]（2019）在《一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法》一文中研究指出经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声,而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法,采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型,削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验,结果表明,顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高,叁维位置精度提升9%以上。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年06期）
苏滢滢,刘特[6]（2019）在《RBFNN辅助有色噪声滤波在靶场试验中的应用》一文中研究指出针对基本卡尔曼滤波在飞行试验中尤其是目标高速机动情况下容易发散的问题,结合靶场试验现状,研究了有色噪声滤波与RBF神经网络相结合的算法,实时数据处理系统的可靠性和容错能力都得到了提高,试验分析表明该方法既解决了目标高速机动情况的发散问题,同时又可以避免单纯的神经网络不能满足精度和效率上的要求,可进一步提高预测精度,为飞行试验的实时指挥显示、落点预报及地面安全控制提供决策依据,为武器鉴定试验的顺利完成提供保障。(本文来源于《信息通信》期刊2019年06期）
张奇正,黄雪梅,蔡述江[7]（2019）在《有色噪声条件下扩展卡尔曼滤波算法研究》一文中研究指出针对标准扩展卡尔曼滤波算法在雷达导引头测量噪声为有色噪声的条件下,出现精度下降的情况,通过时间序列分析法对有色噪声进行建模,采用有色噪声条件下扩展卡尔曼滤波算法,提升了测量噪声为有色噪声情况下滤波精度。在AR(1)模型下,建立有色噪声滤波,通过仿真分析滤波各参数对有色噪声滤波精度影响,从而为有色噪声滤波各参数选取提供参考,最后仿真表明在测量噪声为有色噪声的条件下,有色噪声条件下扩展卡尔曼滤波算法的滤波精度比标准扩展卡尔曼滤波精度高。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
杨超[8]（2019）在《含有有色噪声的分数阶系统卡尔曼滤波器设计》一文中研究指出分数阶卡尔曼滤波器是一种包含输入信号和输出信号的有效鲁棒状态观测器,整数阶系统的卡尔曼滤波器的研究成果已十分丰富,但是分数阶系统的卡尔曼滤波器的设计才刚刚起步.因此,无论在理论上还是在技术上,都需要研究分数阶系统的状态估计问题.本文在已有研究成果的基础上,进一步针对含有有色噪声的线性和非线性分数阶系统的状态估计问题进行了研究,主要完成以下几个方面的工作.(1)在过程噪声和测量噪声分别为有色噪声情况下,研究连续时间线性分数阶系统的卡尔曼滤波器设计问题.通过分数阶平均导数的方法,对含有分数阶有色噪声的线性分数阶系统方程进行离散化.构造由状态量和有色噪声量定义的增广向量,建立分数阶系统的增广方程,提出针对含有有色噪声的分数阶系统的卡尔曼滤波算法.另外,为了实现算法的工程应用,我们对状态和输入的历史信息进行有限截断.这种算法提高了状态估计的精度.(2)在过程噪声和测量噪声分别为有色噪声情况下,研究连续时间非线性分数阶系统的扩展卡尔曼滤波器设计问题.通过利用一阶泰勒展开公式来实现非线性系统方程的线性化.然后,基于G-L差分和分数阶平均导数的概念,对含有分数阶有色噪声的非线性分数阶系统进行离散化,并提出了基于G-L差分和分数阶平均导数的分数阶扩展卡尔曼滤波器.通过叁个仿真实例表明,采用分数阶平均导数的分数阶扩展卡尔曼滤波器对有色过程或测量噪声具有更好的滤波效果.(3)在含有未知参数且过程噪声和测量噪声分别为有色噪声情况下,研究连续时间非线性分数阶系统的自适应扩展卡尔曼滤波器设计问题.通过G-L差分方法,对连续时间分数阶系统方程进行离散化,并利用一阶泰勒展式对非线性系统线性化.通过构造由状态量,未知参数和有色噪声的增广向量以及建立其相关的增广方程来对系统中存在的未知参数和有色噪声进行处理,并提出自适应分数阶扩展卡尔曼滤波算法.仿真实例验证了基于G-L差分的滤波算法能有效的进行状态估计和参数估计.(本文来源于《辽宁大学》期刊2019-05-01）
骆飞,常国宾,陈超[9]（2019）在《顾及有色噪声影响的位置域双频载波相位平滑伪距算法》一文中研究指出载波平滑伪距技术是一种有效的GNSS数据处理技术,在很多高精度实时定位场合得到了广泛的应用。本文在随机模型中考虑载波相位时间差分观测量中有限冲激响应有色观测噪声的影响,推导出采用递归最小二乘方法的距离域和位置域双频载波相位平滑伪距算法,并利用实测数据验证了新算法的有效性。试验表明,相位平滑伪距能够减小伪距观测值的误差,提高伪距观测量的精度,从而提高定位精度;相对于传统的算法,距离域与位置域滤波的伪距平滑精度均有提高,叁维定位误差精度均得到改善;同时表明,载波相位时间差分的有色噪声对平滑效果和定位精度有一定的影响。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年03期）
杨其,刘新学,孟少飞,刘庆宝[10]（2019）在《先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法》一文中研究指出根据飞行器实际情况,将舱内捷联惯导安装等效为弯扭耦合激励扰动下的Timoshenko梁和阻尼弹簧振子混合系统,分析其激励响应获取惯导随机误差中的有色噪声。将有色噪声作为先验信息,通过微分方程描述并导入惯导误差模型,设计增强的卡尔曼滤波组合导航算法,通过仿真飞行验证了算法的稳定性并与传统卡尔曼滤波组合导航进行了对比分析。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年02期）
有色噪声论文开题报告
（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：
以12个GPS站12年的坐标序列为研究对象.采用Kashyap信息准则(KIC)噪声模型估计准则对四种组合噪声特性进行估计,探讨慢滑移(ETS)现象对GPS站坐标时间序列的影响,结果表明:ETS引起了GPS站坐标序列模型的变化,E、N方向分量噪声模型占比与U分量模型占比差异较大,可能造成噪声模型的错误估计;ETS后的站速度及其不确定度相比ETS前站速度及其不确定度均有增加,且在U分量表现明显;特殊地理位置的测站可进行标记研究,尽量减少地震运动带来的不利影响,为地壳运动研究提供有价值的参考资料.
（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。
有色噪声论文参考文献
[1].杨超,高哲,黄晓敏,马瑞诚.含有有色噪声的非线性分数阶系统自适应扩展卡尔曼滤波器[J].信息与控制.2019
[2].王子舆,李仲勤.顾及有色噪声的ETS对GPS坐标时间序列影响分析[J].全球定位系统.2019
[3].王闰杰,李志远,赵飞,张宇.顺序数据同化系统模型有色噪声控制方法研究[J].地理与地理信息科学.2019
[4].张园,谭兴龙,赵长胜,李晓明.顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法[J].测绘通报.2019
[5].孙清峰,蔡昌盛,崔先强,易重海.一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法[J].大地测量与地球动力学.2019
[6].苏滢滢,刘特.RBFNN辅助有色噪声滤波在靶场试验中的应用[J].信息通信.2019
[7].张奇正,黄雪梅,蔡述江.有色噪声条件下扩展卡尔曼滤波算法研究[J].计算机仿真.2019
[8].杨超.含有有色噪声的分数阶系统卡尔曼滤波器设计[D].辽宁大学.2019
[9].骆飞,常国宾,陈超.顾及有色噪声影响的位置域双频载波相位平滑伪距算法[J].测绘通报.2019
[10].杨其,刘新学,孟少飞,刘庆宝.先验有色噪声补偿的卡尔曼滤波组合导航算法[J].火力与指挥控制.2019
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