导读:本文包含了非线性滤波器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:滤波器,高斯,卡尔,目标,泰勒,概率,系统。
非线性滤波器论文文献综述
郑嘉龙[1]（2019）在《基于非线性规划遗传算法的并网逆变器LCL滤波器参数优化研究》一文中研究指出并网逆变器是新能源发电系统与电网的接口,通常采用LCL滤波器滤波。因此LCL滤波器参数成为了研究热点,提出了大量的设计方法。传统LCL滤波器参数设计方法计算复杂,给设计带来了困难且存在设计参数性能低等问题。提出了基于非线性规划遗传算法优化设计LCL滤波器参数。通过设计实例的Matlab仿真验证了设计方法的正确性和有效性,可以给工程人员提供有力的设计依据。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2019年05期）
杨超,高哲,黄晓敏,马瑞诚[2]（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）
陈辉,赵维娓[3]（2019）在《一种多扩展目标非线性高斯逆Wishart概率假设密度滤波器》一文中研究指出针对非线性多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于修正无偏转换量测(modified unbiased converted measurement, MUCM)的高斯逆威沙特概率假设密度(Gaussian inverse Wishart probability hypothesis density, GIW-PHD)滤波器.首先,该方法利用MUCM将雷达非线性量测转换为笛卡尔坐标系下的伪线性量测,并用统计方法得到转换量测误差的协方差矩阵.然后,给出MUCM-GIW-PHD滤波算法的具体实现过程,继而在非线性条件下对多扩展目标的运动参数和形状参数进行联合估计.最后,仿真实验验证了算法的有效性.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2019年03期）
李言武,张卫明[4]（2019）在《一种基于牛顿法的高斯非线性滤波器》一文中研究指出针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,基于一阶线性化和牛顿下降方法推导了迭代观测更新方程,在此基础上设计了一种迭代型高斯非线性滤波器。通过典型仿真算例将所提算法与几种经典滤波器及近期提出的几种迭代型高斯滤波器进行了性能对比。结果表明,算法具有更好的收敛性和准确性,适于大初始误差条件下的非线性滤波问题。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年06期）
冯燕[5]（2019）在《基于标签多伯努利滤波器的非线性多机动目标跟踪算法研究》一文中研究指出近年来越来越多的学者都投身于机动目标跟踪的研究中,如今单机动目标跟踪技术已广泛应用于许多领域,尤其在军事领域和民用领域发挥着重要的影响。但是随着跟踪目标个数的增多以及目标跟踪环境的复杂性增强,对多机动目标跟踪以及非线性滤波技术的研究也具有重要的现实意义,因此本文针对非线性环境下的多机动目标跟踪技术展开了算法研究。为了将目标与航迹产生关联以精确的捕获机动目标的航迹信息,本文使用标签多伯努利(LMB)滤波器来标记目标的身份信息,从而可以有效地估计机动目标的状态、个数和航迹。针对多个机动目标的跟踪问题,考虑将多模型思想引入标签多伯努利滤波器,提出了多模型标签多伯努利(MM-LMB)滤波算法,通过使用多个运动模型的组合来处理目标运动模型的不确定性,获得多机动目标的航迹估计。针对机动目标在运动过程中表现出的非线性运动特征,本文提出将容积卡尔曼滤波技术应用到多模型标签多伯努利滤波算法中,从而获得问题的解析解,并使用协同转弯模型和匀速运动模型的组合来匹配目标真实的运动情况。本文研究了使用MM-LMB滤波器实现多机动目标跟踪的算法,以及在非线性环境下使用基于容积卡尔曼滤波的高斯混合方法和粒子滤波方法实现MM-LMB滤波算法的过程。文章最后通过仿真实验分别实现了线性条件和非线性条件下使用多模型标签多伯努利滤波器对多机动目标跟踪的结果。实验结果表明MM-LMB滤波器能够有效的对非线性环境下的多机动目标进行跟踪,且基于容积卡尔曼滤波的MM-LMB算法的跟踪性能较优。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-08）
侯利明,连峰,王伟[6]（2019）在《δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展》一文中研究指出针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取一组带权重的积分点,利用这些积分点求取多目标密度函数的均值和协方差矩阵。将该算法与已有的扩展卡尔曼高斯混合(EK-GM)实现、无味卡尔曼高斯混合(UK-GM)实现和SMC实现在不同的杂波强度和检测概率条件下就多目标跟踪精度和时间消耗等方面做了较为详细的对比,结果表明,与SMC实现方法相比,QK-GM-δ-GLMB算法能以完全可接受的时间开销为代价,将多目标跟踪精度提高10%以上。该算法为δ-GLMB滤波器在非线性场景中的应用提供了一种新的实现方法。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2019年06期）
李云,孙书利,郝钢[7]（2019）在《非线性加权观测融合粒子滤波器》一文中研究指出提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF),提出了一种具有普适性的加权观测融合粒子滤波器(WMF-PF).WMF-PF可处理带任何噪声统计的非线性系统融合问题.该算法可压缩多个传感器的观测信息,降低系统的计算负担,提高系统的实时性能.随着泰勒级数展开项的增加,WMF-PF渐近逼近集中式观测融合粒子滤波器(CMF-PF),因此该算法具有渐近的全局最优性.最后,通过两个仿真例子验证了该算法的有效性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李聪,葛洪伟[8]（2019）在《非线性幂变换Gammachirp滤波器的鲁棒语音特征提取》一文中研究指出针对归一化功率倒谱系数(PNCC)在较低信噪比噪声环境下说话人识别鲁棒性不佳的问题,提出了非线性幂函数变换伽马啁啾频率倒谱系数(NPGFCC)的抗噪语音特征提取算法。相比PNCC,NPGFCC的不同之处在于其采用符合人耳听觉特性的归一化压缩Gammachirp滤波器组代替Gammatone滤波器组进行滤波,并在特征参数中融合了分段式非线性幂函数变换的方式。另外,算法中利用了均值方差归一化和时间序列滤波等技术的方法,进一步提高了其在噪声环境下的鲁棒性,并在改进的i-vector+PLDA模型下进行了测试。实验结果表明,相较于目前常用的一些说话人语音特征提取算法,在不同噪声和不同信噪比下,NPGFCC特征具有最佳抗噪性能,特别是在信噪比较低的情况下,与其他语音特征相比,NPGFCC特征具有更大的优势。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年08期）
李万军[9]（2018）在《叁相有源电力滤波器非线性滑模控制》一文中研究指出为了提高叁相有源电力滤波器(APF)实时跟踪和补偿谐波的能力,基于状态反馈精确线性化理论提出了一种有源电力滤波器(APF)非线性滑模控制策略。为了提高APF系统的动态性能和跟踪能力,建立了APF系统的仿射非线性模型,设计了电流内环非线性控制策略,并采用线性二次型调节器(LQR)方法进行了控制参数整定。为了调节和稳定系统的直流电压,采用滑模控制(SMC)进行了电压外环设计。搭建了仿真和实验平台,实验结果表明,该方法具有较好的动态响应、稳态特性和鲁棒性。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2018年06期）
范永乐[10]（2018）在《基于卡尔曼滤波器的非线性系统故障诊断》一文中研究指出卡尔曼滤波是故障诊断领域一个重要研究方向,其滤波器使得估计的状态向量更加逼近真实状态,引起了世界各国的重视,同时也越来越受到学术界的关注。卡尔曼滤波有着计算量小、对存储容量有着低要求的特点,对在线实时运算、计算机实现提供了方便,有着广阔的应用前景。首先,通过近几年的故障诊断的发展,汇总了故障诊断技术的方法,并提出研究意义和现如今故障诊断的发展现状。把研究的重点放在了基于模型解析的故障诊断,对硬件冗余和解析冗余作了对比,选出了当今时代的主流冗余方法,并对其残差生成与评价和阈值选取做了详细的说明。其次,通过传统的卡尔曼滤波方法的研究,在此基础上加入近似概率分布,形成了能提高故障检测准确率的UKF算法,并对其基本原理和发展现状作了简要描述,利用仿真实例实现,从而提出了基于卡尔曼滤波的残差平滑的故障隔离技术,以及多滤波器残差故障诊断算法,实现了故障的准确定位。然后,将平方根容积法用于卡尔曼滤波算法中,SCKF对解复杂非线性系统的状态估计问题,具有精度高、稳定性优和计算复杂度低等优点。针对发生执行器故障的非线性随机动态系统,采用SCKF估计系统状态,并根据状态估计结果,利用滑动时间窗口技术设计残差信号,检测故障发生。最后,利用传统的典型飞行控制系统,并加入卡尔曼滤波算法,建立飞行控制系统的动力学模型,从而实现飞机在飞行任务时的实时检测与诊断,另外分别对高斯和非高斯噪声的影响,测试卡尔曼滤波估计性能,从而证明了论文所研究的基于卡尔曼滤波器的故障诊断的优越性。(本文来源于《青岛理工大学》期刊2018-12-01）
非线性滤波器论文开题报告
（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：
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.
（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。
非线性滤波器论文参考文献
[1].郑嘉龙.基于非线性规划遗传算法的并网逆变器LCL滤波器参数优化研究[J].电力电容器与无功补偿.2019
[2].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
[3].陈辉,赵维娓.一种多扩展目标非线性高斯逆Wishart概率假设密度滤波器[J].兰州理工大学学报.2019
[4].李言武,张卫明.一种基于牛顿法的高斯非线性滤波器[J].电子测量与仪器学报.2019
[5].冯燕.基于标签多伯努利滤波器的非线性多机动目标跟踪算法研究[D].长安大学.2019
[6].侯利明,连峰,王伟.δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展[J].西安交通大学学报.2019
[7].李云,孙书利,郝钢.非线性加权观测融合粒子滤波器[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[8].李聪,葛洪伟.非线性幂变换Gammachirp滤波器的鲁棒语音特征提取[J].计算机科学与探索.2019
[9].李万军.叁相有源电力滤波器非线性滑模控制[J].工业仪表与自动化装置.2018
[10].范永乐.基于卡尔曼滤波器的非线性系统故障诊断[D].青岛理工大学.2018
论文知识图
