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过程噪声未知但有界情况下系统最优滤波器设计方法 被引量：2
1
作者 李昇平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期1050-1053,共4页
本文基于模型匹配方法提出了一种极小化误差幅值的线性系统的最优滤波器的设计方法 ,所考虑的过程噪声和量测噪声均为未知但幅值有界信号 .该方法的特点是能够处理无穷观测数据量的最优滤波问题 .当系统的初始条件已知时 ,将滤波器设计... 本文基于模型匹配方法提出了一种极小化误差幅值的线性系统的最优滤波器的设计方法 ,所考虑的过程噪声和量测噪声均为未知但幅值有界信号 .该方法的特点是能够处理无穷观测数据量的最优滤波问题 .当系统的初始条件已知时 ,将滤波器设计问题化为一个标准二块 1优化问题 ;当系统含有未知但有界初始条件时该问题归结为有限个标准 1优化问题 ,而标准 1优化问题已有成熟算法求解 .仿真实例子说明了所提出方法的有效性和可行性 . 展开更多
关键词 最优滤波 未知初始条件 未知但有界噪声 e1范数最优化
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过程噪声未知但有界情况下不稳定线性离散时间系统最优滤波器设计研究
2
作者 李昇平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1825-1829,共5页
本文首先研究了不稳定线性离散时间系统的最优线性滤波器设计问题,利用状态观测器结合互质分解方法,将不稳定系统的最优线性滤波问题转化成可解的模型匹配问题,从而可利用已有的逐点优化算法进行求解,推广了线性滤波器的逐点优化设计方... 本文首先研究了不稳定线性离散时间系统的最优线性滤波器设计问题,利用状态观测器结合互质分解方法,将不稳定系统的最优线性滤波问题转化成可解的模型匹配问题,从而可利用已有的逐点优化算法进行求解,推广了线性滤波器的逐点优化设计方法.然后,本文还进一步研究了线性离散时间系统线性滤波器的最优性问题,从理论上证明了线性离散系统的线性滤波器能与非线性滤波器达到相同的最优性. 展开更多
关键词 不稳定线性系统 未知但有界噪声 线性滤波器 非线性滤波器 最优滤波
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自适应噪声定界的改进集员辨识算法 被引量：5
3
作者 周波 戴先中 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期167-171,共5页
集员辨识所需的系统噪声边界在现实应用中往往难于精确确定,通常采取的过估边界将导致算法性能的退化.本文针对缺乏足够先验噪声边界知识下的集员辨识问题进行了相应的研究,通过对输入干扰和测量误差的有界假设,将系统噪声边界建模为一... 集员辨识所需的系统噪声边界在现实应用中往往难于精确确定,通常采取的过估边界将导致算法性能的退化.本文针对缺乏足够先验噪声边界知识下的集员辨识问题进行了相应的研究,通过对输入干扰和测量误差的有界假设,将系统噪声边界建模为一个依赖于模型参数的时变量,由此提出了一种根据估计参数自适应调定噪声边界的改进最优定界椭球辨识算法,避免了过估噪声边界假设引起的保守性增大的缺陷,提高了算法的收敛速度.仿真中将本文提出的改进算法和带固定过估噪声边界的原始算法进行了比较,表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 集员辨识 未知但有界误差 最优定界椭球 噪声调定
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复杂环境下MIMU/GNSS快速融合算法研究
4
作者 沈强 李新三 +1 位作者 高永佳 周小刚 《压电与声光》 北大核心 2025年第3期444-450,共7页
复杂环境下MIMU/GNSS组合导航系统噪声统计特性难以获取,简单的概率化假设会导致导航系统性能下降甚至失效。为提高导航系统在复杂环境下的适应性,保证其导航精度和实时性,提出基于未知但有界噪声假设的MIMU/GNSS快速融合算法。以输入... 复杂环境下MIMU/GNSS组合导航系统噪声统计特性难以获取,简单的概率化假设会导致导航系统性能下降甚至失效。为提高导航系统在复杂环境下的适应性,保证其导航精度和实时性,提出基于未知但有界噪声假设的MIMU/GNSS快速融合算法。以输入状态稳定的椭球定界滤波算法为基础,通过对定界椭球参数的优化目标进行松弛,避免非线性方程的求解,降低了算法复杂度。将快速算法用于MIMU/GNSS组合导航实验,实验结果表明,所提出的快速融合算法有效提高了系统的导航精度,同时保证了导航的实时性。 展开更多
关键词 组合导航 最优定界椭球 未知但有界噪声 算法复杂度
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线性时不变系统集员辨识的区间算法 被引量：5
5
作者 王晓军 邱志平 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期713-718,共6页
在不确定但有界(UBB)噪声假设下,提出一种针对线性时不变系统参数集员辨识的区间算法.借助区间数学,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),推导了递推列式,并分析了算法的收敛性.此算法不仅可以给出参数估计值,还... 在不确定但有界(UBB)噪声假设下,提出一种针对线性时不变系统参数集员辨识的区间算法.借助区间数学,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),推导了递推列式,并分析了算法的收敛性.此算法不仅可以给出参数估计值,还可以给出参数的不确定性界限.通过数值算例,将此算法与Fogel 椭球算法和最小二乘算法进行了比较,显示了其计算量小和精度高的优点. 展开更多
关键词 集员辨识 线性时不变系统 区间算法 区间数学 不确定但有界(ubb)
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带不确定混合噪声系统的变分贝叶斯期望最大滤波算法 被引量：6
6
作者 马天力 张扬 陈超波 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期475-481,490,共8页
卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯... 卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯期望最大滤波算法。所提方法采用变分贝叶斯最大化方法对量测噪声模型中的超参数进行更新,在得到模型超参数后,利用变分贝叶斯期望算法计算噪声模型的隐变量。对上述过程反复迭代,最终获得系统的状态和协方差。仿真结果表明,相比于传统的卡尔曼滤波算法和联合滤波算法,变分贝叶斯期望最大滤波算法在出现混合不确定噪声时,经纬度定位精度均提高60%以上,提高了导航系统的精确性。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 未知但有界噪声 卡尔曼滤波 高斯混合模型 期望最大算法
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一种新的线性系统模型参数估计方法
7
作者 杨卫锋 曾芳玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期150-152,共3页
分析了使用区间分析进行参数估计的原因,由此在未知但有界(UBB)误差假设下,提出了线性系统模型参数估计的区间分析方法,同时,对Matlab区间算法工具箱INTLAB进行了简介,并将INTLAB应用于使用所提算法的算例中。通过数值算例,将此算法与Fo... 分析了使用区间分析进行参数估计的原因,由此在未知但有界(UBB)误差假设下,提出了线性系统模型参数估计的区间分析方法,同时,对Matlab区间算法工具箱INTLAB进行了简介,并将INTLAB应用于使用所提算法的算例中。通过数值算例,将此算法与Fogel椭球算法和最小二乘算法进行了比较,算例结果表明了所提算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 区间分析 AR模型 参数估计 未知但有界 INTLAB工具箱
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非线性系统的结构选择及其参数的集员辨识 被引量：1
8
作者 和丽清 孙先仿 邱红专 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1189-1193,共5页
基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络,研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题.推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系,给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法.描述了通过支持向量... 基于支持向量回归和RBF(Radial Basis Function)神经网络,研究了带有未知但有界噪声的非线性系统的集员辨识问题.推导了噪声界以及支持向量个数与ε-不敏感参数之间的关系,给出了利用噪声界选择ε-不敏感参数的方法.描述了通过支持向量回归选择RBF神经网络规模的方法.该方法以Gaussian核函数作为径向基函数,支持向量作为径向基函数的中心构建RBF神经网络.运用改进的OBE(Optimal Bounding Ellipsoid)算法对RBF神经网络的权值进行辨识,得到与给定输入输出数据和噪声界序列一致的一类RBF神经网络.仿真算例验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统 未知但有界噪声 参数估计 集员辨识 RBF神经网络
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区间多目标粒子群优化算法及其应用 被引量：1
9
作者 关守平 邹立夫 张菁菁 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1521-1526,共6页
提出了一种区间多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,用于解决多目标下区间变量的优化问题.基于区间可信度定义两个区间解的占优关系,通过归一化方法和区间拥挤度距离对Pareto最优解排序,并设立归档机制,利用外部存储器保存Pareto最优解集.针... 提出了一种区间多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,用于解决多目标下区间变量的优化问题.基于区间可信度定义两个区间解的占优关系,通过归一化方法和区间拥挤度距离对Pareto最优解排序,并设立归档机制,利用外部存储器保存Pareto最优解集.针对有界误差系统的建模问题,提出了基于IMOPSO算法训练区间神经网络(INN)模型参数的建模方法,解决了误差界已知和误差界未知两种情况下的有界误差系统建模问题.最后,以一阶不确定系统为例,利用所提算法进行了建模仿真,验证了建模方法的有效性. 展开更多
关键词 区间多目标优化 区间粒子群优化 区间神经网络 未知但有界(ubb) 一阶不确定系统
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UBBE条件下l_1中心估计算法
10
作者 黄学俊 王书宁 戴建设 《系统工程理论方法应用》 1994年第4期63-69,共7页
本文讨论了ＵＢＢＥ条件下的ｌ１中心估计问题，提出了新的中心估计算法的理论基础，证明了线性估计问题可转化为求解多个线性优化问题，并针对其特点设计出了具有相同约束的多个线性规划的整体单纯形法，理论分析和数值仿真表明，与已... 本文讨论了ＵＢＢＥ条件下的ｌ１中心估计问题，提出了新的中心估计算法的理论基础，证明了线性估计问题可转化为求解多个线性优化问题，并针对其特点设计出了具有相同约束的多个线性规划的整体单纯形法，理论分析和数值仿真表明，与已有的算法相比，新的算法能够显著地减少计算量。 展开更多
关键词 未知但有界误差 线性模型 线性规化 中心估算法
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