导读:本文包含了估计器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人工智能,概率密度,核密度估计,可适应变宽
估计器论文文献综述
金会赏,何玉林,常秀颖,王晓兰,蒋捷[1]（2019）在《一种改进的可适应变宽核密度估计器》一文中研究指出可适应变宽核密度估计器(kernel density estimator with adaptive varying bandwidth,KDE-AVB)是一种基于单个数据点的概率密度估计方法,它以单个数据点为处理对象,利用置信区间交叉法则确定核密度估计器的最优窗口宽度.为加快可适应变宽核密度估计器对最优窗口宽度的寻找,通过引入一种可变的标准差项因子去确定置信区间的上下边界,提出一种改进的可适应变宽核密度估计器(improved kernel density estimator with adaptive varying bandwidth,IKDE-AVB).可变标准差项因子的引入不仅加快了可适应变宽核密度估计器搜索最优窗口宽度的速度,且在一定程度上降低了"过平滑"概率密度估计现象发生的风险.对KDE-AVB和IKDE-AVB的仿真结果表明,IKDE-AVB不仅获得了更快的训练速度(最高降低64%),同时提升了概率密度的估计精度(估计误差最高降低63%).(本文来源于《深圳大学学报(理工版)》期刊2019年06期）
王元鑫,赵国荣,韩旭,廖海涛[2]（2019）在《具有随机时延和丢包的分布式融合估计器》一文中研究指出针对分布式融合框架,考虑了具有模型不确定性、传感器失效、数据传输时延和丢包的多传感器融合估计问题。其中,利用系统矩阵中的乘性随机噪声来描述模型的不确定性,利用量测方程中相互独立的二值随机变量来描述传感器失效现象,局部最优估计传送至融合中心的过程中存在着随机时延和丢包现象,在融合中心创建符合信号存储原则的时延-丢包模型。设计了一种局部增益,使最优无偏估计器的误差协方差最小,利用线性最小方差融合估计方法,推导出递推形式下的分布式融合估计器。最后,通过算例仿真有效证明了所设计融合估计器的性能。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
马玉清,李琳[3]（2019）在《传感器网络中的时变信号跟踪分布式估计器》一文中研究指出针对传感器网络中时变信号的跟踪估计及其他估计器存在的不足,提出了新的分布式估计器。首先,该估计器的每个节点测量一个时变带噪信号,并计算出其局部估计值作为其自身和它的邻居的测量值和估计值的加权和;其次,通过一个合适的帕累托优化问题来估计和更新它的权值,以使估计误差的方差和均值最小化;还对分布式估计器在估计偏差和估计误差性能方面进行了研究,给出了偏差的上限;估计器不依赖于中心协调,且参数优化和估计都分布在节点上。仿真结果表明,提出的分布式估计器相比于现有的分布式跟踪估计器,能更好地跟踪传感器网络中由噪声所损坏的未知时变信号,并能得到更好的估值结果。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年04期）
楚红雨,倪俊超,常志远,邵延华,张晓强[4]（2019）在《农业植保无人机变结构线性滚动时域估计器研究》一文中研究指出植保无人机的惯导数据输出频率最高可达8 k Hz,而常用GPS输出频率最高只有10 Hz,会导致位置估计器的数据源之间存在延时问题。为此设计了一种处理延时测量值的变结构线性滚动时域估计器(Variable structure linear-Moving horizon estimator,VSL-MHE)。首先将多传感器测量数据进行序列化;然后通过线性索引来确定排列项中无数据的坐标,根据该坐标对代价函数中权重矩阵进行更新,从而改变估计器结构;最后通过VSL-MHE估计植保无人机位置。在室内测试中,通过Opti Track向植保无人机发送模拟GPS信号,输出频率范围为2～20 Hz。将VSL-MHE估计的位置、MHE估计的位置和循环迭代扩展卡尔曼滤波器(Circular iterated extended Kalman filter,CIEKF)估计的位置分别与Opti Track获取的精确位置做对比,结果表明,VSL-MHE的位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差。在室外40 m×30 m范围的飞行测试中,VSL-MHE的航线位置最大偏差小于CIEKF和MHE的位置最大偏差,验证了该算法的有效性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年10期）
李帅永,夏传强,程振华,毛维培[5]（2019）在《供水管道泄漏振动信号时延估计器性能研究》一文中研究指出供水管道泄漏造成水资源极大浪费,采用时延估计器来对供水管道漏点进行声振动定位是最常用的方法,时延估计器的性能决定了漏点定位的误差.本文针对供水管道泄漏振动信号低信噪比下时延估计器性能差的问题,通过理论仿真与实验验证相结合的方法对供水管网泄漏声振动信号的互相关和广义互相关两类六种时延估计器性能进行研究,在不同噪声类型下分别研究了六种时延估计器随着信噪比的变化规律,分析了不同信噪比下时延计器的噪声抑制性能,并将六种时延估计器应用于供水管道泄漏定位实验中,通过分析不同时延估计器产生的泄漏定位相对误差来比较他们的噪声抑制性能,理论分析与实验验证吻合,结果表明:平滑相干变换(SCOT)时延估计器在噪声抑制方面性能最优,基于SCOT时延估计器的供水管道泄漏平均相对定位误差为3.48%,维纳(Wiener)时延估计器性能最差,平均相对定位误差为18.23%.本文的研究为供水管道泄漏定位中时延估计器的设计奠定重要的理论和实验基础.(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
胡本钧[6]（2019）在《一种Round-Robin协议下的复杂网络状态估计器设计》一文中研究指出复杂网络中广泛存在的时滞现象会造成系统性能恶化,严重时会导致系统性能不稳定,这使复杂网络的状态估计问题成为当前的研究热点之一。现针对复杂网络庞大的节点数量给网络信息传输造成的巨大压力,研究考虑时滞情况下复杂网络的状态估计问题,结合存在的问题,提出了一种在Round-Robin协议影响下的复杂网络估计器的参数设计方法,通过给出的保证估计误差在均方意义下最终有界的充分条件,求解出一个最优化问题,并得到与之对应的估计器参数,从而保证输出的估计误差在均方意义下的渐近上界最小,并通过Matlab仿真软件进行仿真试验,结果显示该方法是有效的。(本文来源于《机电信息》期刊2019年20期）
崔蓓蓓[7]（2019）在《含有未知输入与时滞的离散系统估计器设计研究》一文中研究指出含有未知输入系统的最优估计问题在暴雨平均降水量,人口统计学研究,生理系统,通信工程等领域具有广泛应用。由于未知输入的不可观测性以及系统的不确定性使得这类问题的研究变得非常复杂。首先,本文针对具有无任何先验信息的未知输入的观测时滞系统,使用无偏最小方差估计及新息重组方法解决输入和状态同时估计的问题,另外针对含未知输入的观测时滞系统使用新息重组的方法处理时滞问题,最后,通过分析黎卡提方程的收敛性来分析无限时间内时不变估计器的稳定性。本文主要研究工作包括以下几点:(1)针对状态方程含有未知输入的观测时滞系统,研究了无偏最小均方差意义下的最优估计算法,通过使用最小二乘估计的方法并利用新息得到未知输入的估计器,将状态估计问题转化为标准的卡尔曼滤波估计的问题,推广了无偏估计器的设计策略。(2)利用新息重组的方法将具有时滞的系统转化为无时滞的系统,通过计算两个和状态方程具有相同维数的黎卡提差分方程,解决因时滞过大,导致扩维后系统的维数较高,使计算量过大甚至不可解的问题,从而设计出最优估计器。(3)在标准条件下,通过灵活引入适当的算子,开发了一个并行算法,证明了状态估计误差协方差接近唯一的不动点,进而获得时不变无偏估计滤波器的稳定性质。(4)针对所设计的估计器,给出数值例子并且使用Matlab进行了性能估计的仿真实验,验证了所设计的估计器的有效性。(本文来源于《山东师范大学》期刊2019-06-10）
刘全,姜玉斌,胡智慧[8]（2019）在《基于重要性采样的优势估计器》一文中研究指出在连续动作任务中,深度强化学习通常采用高斯分布作为策略函数。针对高斯分布策略函数由于截断动作导致算法收敛速度变慢的问题,提出了一种重要性采样优势估计器(ISAE)。该估计器在通用优势估计器(GAE)的基础上,引入了重要性采样机制,通过计算边界动作的目标策略与行动策略比率修正截断动作带来的值函数偏差,提高了算法的收敛速度。此外,ISAE引入了L参数,通过限制重要性采样率的范围,提高了样本的可靠度,保证了网络参数的稳定。为了验证ISAE的有效性,将ISAE与近端策略优化结合并与其他算法在Mu Jo Co平台上进行比较。实验结果表明,ISAE具有更快的收敛速度。(本文来源于《通信学报》期刊2019年05期）
SHEIANOV,Aleksandr,康尔良[9]（2019）在《UKF估计器对IPMSM无传感器控制的比较研究》一文中研究指出传统的无传感器技术在起动或低速瞬态工况下表现不理想,需要一些新的无传感器方法,而无需任何附加的起动算法。研究了一种新型的内置式永磁同步电动机(IPMSM)无传感器状态估计器。阐述了无迹卡尔曼滤波器(UKF)算法,并对其适应IPMSM d-q坐标系进行了说明。为了评估驱动性能,与基于滑模观测器的估计方法进行了比较。仿真结果表明,UKF能够更精确地估计转子位置,在低速范围内具有较好的性能,但转子的初始位置仍然是保证电机起动成功的关键。该方法能保证永磁同步电动机起动平稳以及转子位置检测精度高。(本文来源于《微特电机》期刊2019年04期）
龙威林,高艺,于桂平[10]（2019）在《具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器》一文中研究指出研究了传感器存在测量输出随机衰减的不确定系统的融合状态估计问题。首先将系统中的不确定性用系统矩阵中的随机乘性干扰表示,测量衰减利用统计特性已知的随机变量进行描述;然后设计了一种局部状态估计结构,并以所有局部估计器的增益组成为决策变量,建立以对角加权估计误差平方和为目标函数的数学优化问题;由于最小化代价函数得到解析形式的决策变量是极其困难的,通过选取代价函数的一个上界并对其最小化,得到次优的决策增益;最后,利用算例仿真来验证有效性。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年04期）
估计器论文开题报告
（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：
针对分布式融合框架,考虑了具有模型不确定性、传感器失效、数据传输时延和丢包的多传感器融合估计问题。其中,利用系统矩阵中的乘性随机噪声来描述模型的不确定性,利用量测方程中相互独立的二值随机变量来描述传感器失效现象,局部最优估计传送至融合中心的过程中存在着随机时延和丢包现象,在融合中心创建符合信号存储原则的时延-丢包模型。设计了一种局部增益,使最优无偏估计器的误差协方差最小,利用线性最小方差融合估计方法,推导出递推形式下的分布式融合估计器。最后,通过算例仿真有效证明了所设计融合估计器的性能。
（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。
估计器论文参考文献
[1].金会赏,何玉林,常秀颖,王晓兰,蒋捷.一种改进的可适应变宽核密度估计器[J].深圳大学学报(理工版).2019
[2].王元鑫,赵国荣,韩旭,廖海涛.具有随机时延和丢包的分布式融合估计器[J].计算机仿真.2019
[3].马玉清,李琳.传感器网络中的时变信号跟踪分布式估计器[J].探测与控制学报.2019
[4].楚红雨,倪俊超,常志远,邵延华,张晓强.农业植保无人机变结构线性滚动时域估计器研究[J].农业机械学报.2019
[5].李帅永,夏传强,程振华,毛维培.供水管道泄漏振动信号时延估计器性能研究[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[6].胡本钧.一种Round-Robin协议下的复杂网络状态估计器设计[J].机电信息.2019
[7].崔蓓蓓.含有未知输入与时滞的离散系统估计器设计研究[D].山东师范大学.2019
[8].刘全,姜玉斌,胡智慧.基于重要性采样的优势估计器[J].通信学报.2019
[9].SHEIANOV,Aleksandr,康尔良.UKF估计器对IPMSM无传感器控制的比较研究[J].微特电机.2019
[10].龙威林,高艺,于桂平.具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器[J].电子测量与仪器学报.2019