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基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识
被引量：
34
1
作者
张旭辉
林海军
+1 位作者
刘明珠
高豹江
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期44-50,共7页
针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果...
针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。
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关键词
电力载波通信
多径传输模型
参数辨识
蚁群优化
粒子群优化
无先导卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识
被引量：
34
1
作者
张旭辉
林海军
刘明珠
高豹江
机构
哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期44-50,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61179024)
黑龙江省教育厅科学研究基金资助项目(12521087)
哈尔滨市科技创新人才研究资金资助项目(2009RFQXG075)~~
文摘
针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。
关键词
电力载波通信
多径传输模型
参数辨识
蚁群优化
粒子群优化
无先导卡尔曼滤波
Keywords
power line carrier communication （PLC）
m ultipath channel transmission model
parameter identification
antcolony optimization （ACO）
particle swarm optimization （PSO）
unscented Kalman filter （UKF）
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识
张旭辉
林海军
刘明珠
高豹江
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014
34
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