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基于序贯重要性采样的电力系统连锁故障负荷损失分析方法 被引量:3
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作者 郭金鹏 黄少伟 +3 位作者 梅生伟 刘锋 魏巍 丁理杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期3132-3139,共8页
仿真分析是连锁故障负荷损失分析的重要方法。目前仿真效率过低是制约其应用的瓶颈问题。其根本原因之一是缺乏一般的数学模型以构建具有严格理论支持的负荷损失分析方法。根据连锁故障的马尔可夫性,建立了一般的马尔可夫链模型,将相关... 仿真分析是连锁故障负荷损失分析的重要方法。目前仿真效率过低是制约其应用的瓶颈问题。其根本原因之一是缺乏一般的数学模型以构建具有严格理论支持的负荷损失分析方法。根据连锁故障的马尔可夫性,建立了一般的马尔可夫链模型,将相关负荷损失建模为由马尔可夫链决定的随机变量,在保留其主要物理特征的前提下为各种分析模型提供了统一的数学背景。在此基础上,充分利用连锁故障的序贯性与马尔可夫性,设计了基于序贯重要性采样的连锁故障负荷损失分析方法,并给出了其降低仿真次数和估计方差的理论保证。该方法可应用于各种连锁故障仿真模型,算例分析验证了其与传统蒙特卡洛方法相比的高效性。 展开更多
关键词 连锁故障 马尔可夫链 序贯重要性采样 概率估计
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一种高实时性粒子滤波重采样算法 被引量:9
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作者 赵丰 汤磊 +1 位作者 张武 赵宗贵 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期5789-5793,共5页
重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法。传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题。而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈。对... 重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法。传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题。而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈。对粒子滤波的基本原理进行了论述;提出了一种高实时性粒子滤波重采样算法——"简单重采样算法",通过仿真实验与分析,该算法在状态估计精度上与其它重采样算法相当,但却具有计算量小、速度快、实时性强等优点,适于硬件实现。 展开更多
关键词 粒子滤波 退化 序贯重要性采样 采样算法
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马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器 被引量:6
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作者 鹿传国 冯新喜 +1 位作者 张迪 孔云波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期859-864,共6页
针对非线性、非高斯系统状态估计问题,提出了一种基于重要密度函数的改进粒子滤波器—马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器。在状态转移概率的基础之上综合考虑了当前的量测信息,利用容积卡尔曼滤波对每个采样粒子进行估计,使得重要密度... 针对非线性、非高斯系统状态估计问题,提出了一种基于重要密度函数的改进粒子滤波器—马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器。在状态转移概率的基础之上综合考虑了当前的量测信息,利用容积卡尔曼滤波对每个采样粒子进行估计,使得重要密度函数更加贴近于真实后验;同时为避免粒子贫乏,在重采样后加入马尔可夫链蒙特卡罗步骤。理论分析和实验仿真表明:马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器的性能要优于容积粒子滤波器以及其他参照滤波器。 展开更多
关键词 容积粒子滤波 重要密度函数 马尔可夫链蒙特卡罗 非线性非高斯 序贯重要性采样
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基于SIS的不完全测量数据处理方法研究 被引量:1
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作者 魏星 王玲 +1 位作者 万建伟 皇甫堪 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3309-3312,共4页
针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观... 针对单站无源定位系统目标航迹跟踪滤波中常见的测量数据不完全问题,提出了一种新的不完全测量数据处理方法。该方法采用序贯重要性采样的思想,对各种测量数据进行融合滤波。当发生部分数据缺失的情况,系统只需要通过正交投影方法将观测空间降维,而不需要改变观测模型,也不需要重新对跟踪滤波器进行初始化。仿真试验表明,该方法可以大大降低目标的跟踪丢失概率,提高系统的适应性和稳定度,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 不完全数据 序贯重要性采样 正交投影 单站无源定位跟踪系统
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SIR粒子滤波的改进算法 被引量:4
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作者 孔红山 李小鹏 郁滨 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第7期1899-1904,共6页
为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法对序贯重要性采样后的粒子进行分布优化,优化过程不存在低权重... 为解决SIR粒子滤波算法存在的粒子贫化问题,提出基于粒子群优化的SIR粒子滤波改进算法(IPSO-PF)。采用粒子分布优化过程代替传统的重采样环节,通过一种改进的粒子群优化算法对序贯重要性采样后的粒子进行分布优化,优化过程不存在低权重粒子的舍弃,可以提高粒子多样性,解决SIR粒子滤波算法的粒子贫化问题。仿真结果表明,与SIR-PF、PSO-PF、GPSO-PF这3种滤波算法相比,相同参数条件下,IPSO-PF算法的滤波精度基本相同,有效粒子数、粒子多样性更好。 展开更多
关键词 粒子滤波 粒子群优化 粒子贫化 重要性采样 滤波精度
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