带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其全局最优性 被引量：5

1

作者 邓自立 顾磊 冉陈键 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期556-560,共5页

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,可处理状态、白噪声和信号融合滤波、平滑、预报问题。基于稳态信息滤波器证明... 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,可处理状态、白噪声和信号融合滤波、平滑、预报问题。基于稳态信息滤波器证明了它完全功能等价于集中式观测融合稳态Kalman滤波算法,因而它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担。一个跟踪系统仿真例子验证了它的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关噪声 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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两种加权观测融合算法的全局最优性和完全功能等价性 被引量：14

2

作者 邓自立 郝钢 吴孝慧 《科学技术与工程》 2005年第13期860-865,共6页

对于基于Kalman滤波的多传感器观测数据融合,有两种加权观测融合算法。应用Kalman滤波器,证明了同集中式观测融合算法相比,它们具有全局最优性和完全功能等价性。它们不仅可给出全局最优Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)、白噪声... 对于基于Kalman滤波的多传感器观测数据融合,有两种加权观测融合算法。应用Kalman滤波器,证明了同集中式观测融合算法相比,它们具有全局最优性和完全功能等价性。它们不仅可给出全局最优Kalman估值器(滤波器、预报器和平滑器)、白噪声估值器和信号估值器,而且可明显减少计算负担,便于实时应用。 展开更多

关键词 多传感器观测数据融合 观测融合 KALMAN滤波 全局最优性 功能等价性

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相关观测融合Kalman估值器及其全局最优性 被引量：3

3

作者 冉陈键 顾磊 邓自立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期174-178,共5页

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它... 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散时变随机控制系统,用加权最小二乘法(WLS)提出了两种加权观测融合Kalman估值器,它们包括状态滤波、状态预报和状态平滑.基于信息滤波器形式下的Kalman滤波器,证明了在相同初值下,它们在数值上恒等于相应的集中式观测融合Kalman估值器,因而具有全局最优性.但是它们可明显减轻计算负担.数值仿真例子验证了它们在功能上等价于集中式观测融合Kalman估值器. 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关观测噪声 KALMAN滤波器 全局最优性

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双值约束非凸三次规化问题的全局最优性条件 被引量：1

4

作者 张亮 王燕 李国权 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期83-90,共8页

考虑一类带有双值约束的非凸三次优化问题,给出了该问题的一个全局最优充分必要条件.结果改进并推广了一些文献中所给出的全局最优性条件,同时还通过数值例子来说明所给出的全局最优充要条件是容易验证的.

关键词 三次极小化问题 全局最优性条件 双值约束

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广义联邦滤波器的全局最优性 被引量：1

5

作者 王颂 顾启泰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2004年第6期38-43,共6页

基于分散化滤波算法和信息分配原理,建立了广义联邦滤波器设计理论。证明了联邦滤波器当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时,其全局滤波和集中卡尔曼滤波等价,是最优的;同时提出当主滤波器维数和局部滤波器维数不相同时,达到全局滤... 基于分散化滤波算法和信息分配原理,建立了广义联邦滤波器设计理论。证明了联邦滤波器当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时,其全局滤波和集中卡尔曼滤波等价,是最优的;同时提出当主滤波器维数和局部滤波器维数不相同时,达到全局滤波最优的解析补偿方法,其附加计算量小,并可作为一种性能指标用于子系统的软故障检测。在组合导航系统中运用此方法对非公共状态信息进行补偿,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 联邦滤波器 全局最优性 信息分配 组合导航系统 软故障 滤波算法 仿真结果 维数 等价 广义

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混合整数二次规划问题的全局最优性条件(英文) 被引量：3

6

作者 李国权 吴至友 《应用数学》 CSCD 北大核心 2011年第4期845-850,共6页

本文给出了混合整数二次规划问题的全局最优性条件,包括全局最优充分性条件和全局最优必要性条件.我们还给出了一个数值实例用以说明如何利用本文所给出的全局最优性条件来判定一个给定点是否是全局最优解.

关键词 全局最优性条件 混合整数二次规划 抽象凸性

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不可微D.C.规划问题的全局最优性充要条件 被引量：2

7

作者 叶留青 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第2期15-17,共3页

本文给出了一类不可微D .C .

关键词 不可微D.C.规划 全局最优性 充要条件 Ε-最优解 非凸不可微规划 不可微凸函数

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基于二进制二次规划全局最优性条件的GSSK系统的检测算法

8

作者 张新贺 吴金隆 +1 位作者 门宏志 金明录 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1663-1669,共7页

广义空间位移键控(generalized space shift keying,GSSK)技术作为大天线技术和绿色通信技术相融合的优选方案受到了业界的广泛兴趣,其特点是在每一时刻只激活几根天线发送已知信号,利用激活天线的序号来传递信息。基于最大似然(maximum... 广义空间位移键控(generalized space shift keying,GSSK)技术作为大天线技术和绿色通信技术相融合的优选方案受到了业界的广泛兴趣,其特点是在每一时刻只激活几根天线发送已知信号,利用激活天线的序号来传递信息。基于最大似然(maximum likelihood,ML)准则的GSSK检测器,当天线数较多时,其计算量太大,给实际应用带来困难,为此人们热衷于研究简化的次优检测算法。给出了一种基于二进制二次规划全局最优性条件的GSSK系统的检测算法。该算法首先利用最优判决准则判断发送信息,然后根据已判断出的发送信息来确定发送天线的组合,进而得到发送的二进制比特流。仿真结果表明,所提出的新算法在性能上优于已有的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)、凸超集松弛(convex superset relaxation,CSR)等次优检测算法,复杂度又低于ML算法,在性能和复杂度之间得到较好的折中。 展开更多

关键词 广义空间位移键控 二进制二次规划 全局最优性条件 检测算法

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具有二次约束的二次规划全局最优性条件

9

作者 周雪刚 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期21-28,共8页

本文讨论具有二次约束与超矩形约束的非凸二次规划问题的新型全局最优性充分条件,这些新的全局最优性充分条件是利用二次函数的二次下估计函数获得的.我们首先介绍如何构造二次函数的下估计函数.然后利用在KKT点处的拉格朗日函数的凸二... 本文讨论具有二次约束与超矩形约束的非凸二次规划问题的新型全局最优性充分条件,这些新的全局最优性充分条件是利用二次函数的二次下估计函数获得的.我们首先介绍如何构造二次函数的下估计函数.然后利用在KKT点处的拉格朗日函数的凸二次下估计函数建立非凸二次规划问题的全局最优性充分条件,再利用最小特征根与二次下估计函数获得它的全局最优性充分条件.最后利用二次下估计函数建立具有二次约束的非凸二次规划问题的全局最优性充分条件. 展开更多

关键词 非凸二次规划 全局最优性条件 二次下估计函数

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线性约束三次规划问题的全局最优性必要条件和最优化算法 被引量：1

10

作者 叶敏 吴至友 张亮 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期15-28,共14页

讨论了带线性不等式约束三次规划问题的最优性条件和最优化算法.首先,讨论了带有线性不等式约束三次规划问题的全局最优性必要条件.然后,利用全局最优性必要条件,设计了解线性约束三次规划问题的一个新的局部最优化算法(强局部最优化算... 讨论了带线性不等式约束三次规划问题的最优性条件和最优化算法.首先,讨论了带有线性不等式约束三次规划问题的全局最优性必要条件.然后,利用全局最优性必要条件,设计了解线性约束三次规划问题的一个新的局部最优化算法(强局部最优化算法).再利用辅助函数和所给出的新的局部最优化算法,设计了带有线性不等式约束三次规划问题的全局最优化算法.最后,数值算例说明给出的最优化算法是可行的、有效的. 展开更多

关键词 三次规划问题 线性不等式约束 全局最优性必要条件 强局部优化算法 全局最优化算法

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二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件

11

作者 叶敏 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期61-63,共3页

利用L-次微分和L-正则锥相结合的方法,给出了二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件,所得结果改进和推广了文献[1]中的相应结果。并通过一些实值例子说明了给出的最优性充分条件是可行和有效的。

关键词 弱凸函数 L-正则锥 L-次微分 全局最优性充分条件

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一种保证全局收敛的PSO算法 被引量：160

12

作者 曾建潮 崔志华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1333-1338,共6页

在对基本PSO算法分析的基础上 ,提出了一种能够保证以概率 1收敛于全局最优解的PSO算法———随机PSO算法 (stochasticPSO ,SPSO) ,并利用Solis和Wets的研究结果对其全局收敛性进行了理论分析 ,给出了两种停止进化微粒的重新产生方法

关键词 微粒群算法(PSO算法) 全局最优性 收敛性 模拟退火

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带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其最优性 被引量：2

13

作者 顾磊 惠玉松 邓自立 《科学技术与工程》 2008年第2期328-332,共5页

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性。因... 对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性。因而,它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担。一个跟踪系统数值仿真例子验证了它的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关噪声 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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时变系统全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器

14

作者 孙小君 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期519-522,528,共5页

白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli-Gaus... 白噪声反卷积或输入白噪声估计问题在石油地震勘探中有重要的应用背景。对带多传感器和带不相关噪声的线性离散时变随机系统,应用Kalman滤波方法,基于加权最小二乘法,提出了全局最优加权观测融合白噪声反卷积平滑器。一个Bernoulli-Gaussian输入白噪声融合平滑器的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。 展开更多

关键词 时变系统加权观测融合 白噪声估值器 反卷积 全局最优性 反射地震学 Kalman滤波方法

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一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法 被引量：49

15

作者 刘建华 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期68-70,共3页

在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出了一种根据不同粒子距离全局最优点的距离对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整的新型粒子群算法(DPSO),并对新算法进行了描述。以典型优化问题的实例仿真验证了DPSO算法的有效性。

关键词 粒子群算法(PSO算法) 全局最优性 动态粒子群算法(DPSO) 收敛性

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微粒群算法中惯性权重的调整策略 被引量：64

16

作者 胡建秀 曾建潮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期193-195,共3页

惯性权重是微粒群算法中的关键参数,可以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力的关系,提高算法的收敛性能。该文分析了惯性权重对微粒群算法收敛性能的影响,为了进一步提高算法的全局最优性,提出了几种对惯性权重的调整策略。通过对4个... 惯性权重是微粒群算法中的关键参数,可以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力的关系,提高算法的收敛性能。该文分析了惯性权重对微粒群算法收敛性能的影响,为了进一步提高算法的全局最优性,提出了几种对惯性权重的调整策略。通过对4个测试函数的仿真实验,验证了这些策略的可行性,表明这些策略能够简便高效地提高算法的全局收敛性和收敛速度。 展开更多

关键词 微粒群算法 惯性权重 全局最优性

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BPSK通信系统的部分最优MIMO检测算法 被引量：3

17

作者 刘文龙 裴莹莹 金明录 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第10期1315-1322,共8页

在BPSK调制下,基于最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则的MIMO检测器是一个二进制二次规划问题,其计算复杂度随着天线数的增多呈指数增加,当天线数较多时,其计算量太大,无法满足实时通信的要求。本文提出了一种新的MIMO检测算法。使用... 在BPSK调制下,基于最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则的MIMO检测器是一个二进制二次规划问题,其计算复杂度随着天线数的增多呈指数增加,当天线数较多时,其计算量太大,无法满足实时通信的要求。本文提出了一种新的MIMO检测算法。使用新算法,可以在很小的计算开销下,求解出ML检测器的部分全局最优解,然后,将优先检测出的部分最优解从原二进制二次规划问题中剔除得到一个相对小规模问题,最后使用传统的次最优检测算法对该小规模问题进行求解。这样,新算法不仅可以得到比传统的次最优检测器更低的误码率,计算量又远小于ML最优检测器。本文的仿真结果验证了新算法的有效性。 展开更多

关键词 MIMO检测 二进制二次规划 迭代反馈 全局最优性条件

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一种带逆反的粒子群算法 被引量：3

18

作者 张晓明 王儒敬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第10期156-159,共4页

粒子群算法(PSO)是一种典型的基于群体智能的优化算法,但其在速度较小时,容易陷入局部最优解;本文提出一种带逆反的粒子群算法(PSORTP),并对其全局收敛性进行了理论分析,证明该算法能够以概率1收敛于全局最优解,最后以典型的函数优化问... 粒子群算法(PSO)是一种典型的基于群体智能的优化算法,但其在速度较小时,容易陷入局部最优解;本文提出一种带逆反的粒子群算法(PSORTP),并对其全局收敛性进行了理论分析,证明该算法能够以概率1收敛于全局最优解,最后以典型的函数优化问题的仿真实验及与经典方法的PSO的对比,验证了PSORTP的有效性。 展开更多

关键词 群集智能 粒子群算法 逆向思维粒子 全局最优性

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基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性 被引量：3

19

作者 惠玉松 顾磊 +1 位作者 冉陈键 邓自立 《科学技术与工程》 2007年第19期4809-4814,共6页

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalma... 对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(WLS)法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 加权观测融合 相关观测 稳态Kalman滤波 渐近全局最优性

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改进的云自适应粒子群优化算法 被引量：10

20

作者 张艳琼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3250-3252,共3页

为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算... 为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法（CPSO）。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 展开更多

关键词 粒子群优化 自适应参数调整 云模型 全局最优性

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