基于MCC-PCKF的跟网型变流器时变虚拟惯量与状态估计

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作者 王渝红 王雪珂 +3 位作者 文玉玲 郑宗生 廖建权 刘咏玥 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第13期103-112,共10页

新能源接入下,非同步机的惯量估计对于应对系统有功功率扰动、保障系统稳定运行具有重要意义。针对新能源虚拟惯量的时变特性,建立跟网型新能源非同步机动态惯量与状态估计模型,采用混沌多项式卡尔曼滤波(PCKF)算法对电力系统的惯量参... 新能源接入下,非同步机的惯量估计对于应对系统有功功率扰动、保障系统稳定运行具有重要意义。针对新能源虚拟惯量的时变特性,建立跟网型新能源非同步机动态惯量与状态估计模型,采用混沌多项式卡尔曼滤波(PCKF)算法对电力系统的惯量参数及状态进行联合估计。在此基础上,考虑到异常噪声环境下PCKF算法精度下降、鲁棒性差等问题,采用最大熵原则,引入新的代价函数捕捉高阶统计量,提出一种基于最大熵准则-混沌多项式卡尔曼滤波(MCC-PCKF)的新能源非同步机时变虚拟惯量估计方法,有效提高了估计方法的鲁棒性与精确性。为验证所提方法的性能,对改进的IEEE 39节点系统进行算例分析,并与PCKF方法进行对比,验证了所提MCC-PCKF算法在异常噪声环境下时变惯量估计的鲁棒性与精确性。 展开更多

关键词 跟网型变流器 虚拟惯量 惯量估计 状态估计 最大熵准则 混沌多项式卡尔曼滤波

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基于相关熵的多视角低秩矩阵分解和多视角数据聚类中的约束图学习

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作者 杜元花 陈盼 +3 位作者 周楠 施开波 陈二阳 张远鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期714-723,共10页

目前大多数的多视角聚类方法都集中在无监督的学习场景上,它们不能利用数据中的标签信息。此外,它们还无法处理可能存在于数据中的异常值。为了解决这些问题,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)的多视角数据半监督聚类方... 目前大多数的多视角聚类方法都集中在无监督的学习场景上,它们不能利用数据中的标签信息。此外,它们还无法处理可能存在于数据中的异常值。为了解决这些问题,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)的多视角数据半监督聚类方法。具体来说,采用一个约束矩阵引入标签信息,通过最大化相关熵准则来消除亲和矩阵和标签中异常值的影响。为了充分利用局部结构信息,还提出了一种基于相关熵的多视角约束图学习框架,自适应地提取隐藏在多视角数据中的局部结构。此外,提出了一种基于相关熵的多视角低秩矩阵分解(CMLMF)模型,该模型与自适应图学习框架相结合,以提取数据的全局重构信息。最后,设计了一种结合芬切尔共轭(FC)和块坐标更新(BCU)的有效优化算法来求解该模型。实验结果表明,与现有方法相比,CMLMF的准确性(ACC)、归一化互信息(NMI)和精度(Precision)有了很大的提高,其有效性得到验证。 展开更多

关键词 低秩矩阵分解 半监督学习(SSL) 多视角聚类 最大相关熵准则(mcc)

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基于MCC的鲁棒高阶CKF在组合导航中的应用 被引量：6

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作者 卢航 郝顺义 +1 位作者 彭志颖 黄国荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期257-264,共8页

针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion(MCC)的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统... 针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion(MCC)的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统计线性回归模型对量测更新过程进行重构,利用MCC估计算法实现状态的量测更新,同时解决了系统的非线性和非高斯问题。将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,核宽的选取对算法的滤波性能有较大的影响,在高斯混合噪声条件下,所提算法相比传统高阶容积卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性和更高的滤波精度。 展开更多

关键词 组合导航 非高斯噪声 鲁棒滤波 mcc估计、

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基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计 被引量：2

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作者 陈中 潘俊迪 +3 位作者 蔡榕 倪纯奕 田江 王毅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期145-155,共11页

电力信息-物理系统背景下,配电网的通信链路相较于输电网更易遭受到信息攻击。现有考虑信息攻击的状态估计方法中,检测-修正方法过度依赖于攻击检测,而抗差估计方法将信息攻击粗略视作量测异常值,信息攻击下的状态估计性能需进一步提高... 电力信息-物理系统背景下,配电网的通信链路相较于输电网更易遭受到信息攻击。现有考虑信息攻击的状态估计方法中,检测-修正方法过度依赖于攻击检测,而抗差估计方法将信息攻击粗略视作量测异常值,信息攻击下的状态估计性能需进一步提高。为此,提出了一种基于事件触发加密的配电网预测辅助状态估计方法,旨在增强配电网状态估计应对信息攻击的主动防御能力并保证状态估计的性能。首先,构建事件触发加密传输框架以提高配电网状态估计应对信息攻击的主动防御能力。然后,针对事件触发加密传输框架带来的量测误差分布未知性,设计了一种基于柯西核函数的增强最大相关熵容积卡尔曼滤波算法,利用状态预测值辅助鲁棒滤波以实现未知量测噪声分布下的状态准确估计。最后,在改进的IEEE 33节点和IEEE 118节点配电系统上进行仿真分析以验证所提算法的有效性。 展开更多

关键词 配电网 状态估计 事件触发机制 加密传输 最大相关熵准则

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最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

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作者 祁登亮 冯静安 +1 位作者 倪向东 宋宝 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期573-581,共9页

针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角... 针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。 展开更多

关键词 自适应迭代扩展卡尔曼滤波 车辆状态估计 最大相关熵准则 非高斯环境

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非高斯环境下基于最大相关熵的平滑估计器设计

6

作者 马海平 刘婷 +1 位作者 孙圣溢 费敏锐 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期941-949,共9页

针对Kalman平滑估计器在非高斯噪声环境下性能衰退问题,本文提出了一种基于最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计方法,将其应用于固定滞后问题的状态估计,称之为固定滞后最大相关熵平滑估计器(FLMCS).首先,使用矩阵变换,给出最大... 针对Kalman平滑估计器在非高斯噪声环境下性能衰退问题,本文提出了一种基于最大相关熵准则作为最优估计标准的平滑估计方法,将其应用于固定滞后问题的状态估计,称之为固定滞后最大相关熵平滑估计器(FLMCS).首先,使用矩阵变换,给出最大相关熵Kalman滤波器的另一种形式;然后,以此为基础,通过引入新的状态变量来增广系统,并推导出所提平滑估计器的在线迭代方程;进一步比较平滑前后状态估计误差协方差,从理论上分析算法性能改进效果;最后,通过算例仿真验证所提平滑估计器在非高斯噪声干扰下的有效性和优越性. 展开更多

关键词 平滑估计 KALMAN滤波 最大相关熵准则 固定滞后 非高斯环境

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一种电力系统量测噪声自适应抗差状态估计方法 被引量：9

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作者 陈艳波 马进 文一宇 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期66-73,共8页

为克服传统状态估计方法在处理量测噪声方面的局限性,文中首先提出一种基于最大相关熵准则的抗差状态估计一般模型,该模型可从理论上统一已有的几种抗差状态估计方法,并可导出新的抗差状态估计方法。在此基础上提出一种量测噪声自适应... 为克服传统状态估计方法在处理量测噪声方面的局限性,文中首先提出一种基于最大相关熵准则的抗差状态估计一般模型,该模型可从理论上统一已有的几种抗差状态估计方法,并可导出新的抗差状态估计方法。在此基础上提出一种量测噪声自适应抗差状态估计方法(ARSE),ARSE能够通过统计学习获得量测噪声的分布规律,并与所提出的抗差状态估计一般模型进行在线匹配,从而实现对量测噪声类型的自适应,即在常见的量测噪声分布类型下,ARSE可得到更接近于状态变量真值的估计结果。最后通过仿真算例验证了所述方法的有效性。 展开更多

关键词 抗差状态估计 自适应估计 状态估计 最大相关熵准则 电力系统

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基于最大相关熵准则的网络流量预测 被引量：5

8

作者 曲桦 马文涛 +1 位作者 赵季红 王涛 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-7,共7页

为提高网络流量预测的精度，针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则（MCC）的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵（corrent... 为提高网络流量预测的精度，针对网络流量的非线性特征提出了一种基于新的误差评价准则——最大相关熵准则（MCC）的网络流量预测方法。该方法使用MCC对Elman神经网络进行训练。该评价准则是基于新的相似度函数——广义相关熵（corrent．ropy）函数的概念建立的，此相似度函数以误差概率密度函数的Parzen窗估计和瑞利熵为基础。同时结合MCC和最小均方误差（MMSE）准则提出了一种混合的评价准则MCC-MMSE。针对网络流量的非线性、非高斯性、突变性等特性，分别以MCC、MCC-MMSE准则进行了Elman神经网络的训练，使用训练好的神经网络进行网络流量预测，仿真结果表明预测结果的精度优于以MMSE为准则的Elman神经网络的预测结果。 展开更多

关键词 最大相关熵准则(mcc) 最小均方误差(MMSE) Elman神经网络 网络流量 预测

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脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法 被引量：3

9

作者 李森 王基福 林彬 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期289-295,共7页

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径T... 为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法。仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息。 展开更多

关键词 多径TDOA估计 期望最大化算法 α-稳定分布 最大相关熵准则

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冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的双基地MIMO雷达目标参数联合估计算法 被引量：2

10

作者 李丽 邱天爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3189-3196,共8页

该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法(MCC-PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO... 该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法(MCC-PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统目标参数估计中。MCC-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 双基地MIMO雷达 参数估计 最大相关熵准则 平行因子分析 冲激噪声

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基于广义最大相关熵准则的宽度学习系统

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作者 赵海全 陆鑫 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期1957-1963,共7页

宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这... 宽度学习系统(broad learning system,BLS)是近几年提出的一种新型判别学习方法,具有结构简单,训练快速的特点,在各种回归和分类问题上得到广泛应用。然而标准的BLS是在最小均方误差(MMSE)准则下推导出来的,对异常值的存在十分敏感,这无疑降低了系统的准确性。为了提高BLS的鲁棒性,有学者提出了最大相关熵准则(MCC)的BLS(C-BLS)。相对于最小均方误差准则,最大相关熵准则包含了更多的高阶误差信息,所以C-BLS对异常值具有良好的鲁棒性。但考虑到相关熵中默认的核函数固定为高斯核,这并不适用于绝大多数情况。本文中引入了以广义高斯密度(GGD)函数作为核函数的广义相关熵,并将广义最大相关熵准则(GMCC)应用于BLS,提出了新的鲁棒算法(GC-BLS)。相较于高斯核函数,广义高斯密度函数更为灵活,高斯核可以看作它的一个特例,在选取适当参数时,GC-BLS将退化为C-BLS,这使得新算法至少能获得与C-BLS算法相当的性能。实验中以均方根误差作为标准,在回归数据集与时间序列数据集上对新算法进行检验,在绝大多数情况下,GC-BLS都能取得相较于其他算法更小的均方根误差。实验表明,该算法是非常稳定的。仿真结果验证了理论上的期望,并验证了新算法的性能。 展开更多

关键词 宽度学习系统(BLS) 最大相关熵准则(mcc) 广义最大相关熵准则(Gmcc) 回归任务

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扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法

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作者 林云 黄桢航 高凡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期242-246,共5页

目前大多数分布式估计算法以最小均方误差准则作为代价函数,在脉冲噪声下性能恶化乃至发散。扩散式仿射投影符号算法(Diffusion Affine Projection Sign Algorithm,DAPSA)以L 1范数为代价函数,在脉冲噪声环境中具有良好的鲁棒性,并且具... 目前大多数分布式估计算法以最小均方误差准则作为代价函数,在脉冲噪声下性能恶化乃至发散。扩散式仿射投影符号算法(Diffusion Affine Projection Sign Algorithm,DAPSA)以L 1范数为代价函数,在脉冲噪声环境中具有良好的鲁棒性,并且具有较快的收敛速度。然而,固定步长的DAPSA在保持较大的初始收敛速度和较低的稳态误差之间存在矛盾。为降低非高斯噪声环境下DAPSA的稳态误差,同时仍保持较快的初始收敛速度,文中提出了一种扩散式最大相关熵准则变步长仿射投影符号算法(Diffusion Maximum Correntropy Criterion Variable StepSize Affine Projection Sign Algorithm,DMCCVSS-APSA)。首先,该算法利用改进的卡方核作为核函数,自适应更新算法每次迭代过程中的步长取值,在取得较快初始收敛速度的同时可有效降低稳态误差;然后,提出了一种基于系统先验误差的自适应动态范围方法,以进一步降低稳态误差;最后,通过改进卡方核与改进高斯核函数的对比实验,DMCCVSS-APSA与其他分布式算法的对比实验、不同脉冲噪声环境下DMCCVSS-APSA和DAPSA的对比实验,验证了所提算法的性能表现。仿真结果表明,DMCCVSS-APSA与对比算法相比表现良好,在相似的初始收敛速度下稳态误差降低了5dB以上。实验数据充分说明,在固定步长的DAPSA的基础上提出的变步长方法和自适应动态范围方法,具有对脉冲噪声的强鲁棒性的同时,能有效降低稳态误差,提升了分布式仿射投影类算法的性能表现。最后指出所提算法在ATC式联合方式和最优灵敏度的取值上需要进一步的研究。 展开更多

关键词 分布式自适应估计 扩散式 最大相关熵 卡方核 冲击噪声

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最大互相关熵多凸组合自适应滤波算法 被引量：6

13

作者 卢明飞 彭思愿 陈霸东 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期263-269,共7页

基于最大互相关熵准则(MCC)的自适应滤波算法在非高斯噪声环境下具有强鲁棒性,得到了广泛应用。然而,传统MCC滤波算法在选择参数时依然受到收敛速度与稳态精度之间固有矛盾的困扰。为解决这一问题,该文提出一类多凸组合MCC算法,能够充... 基于最大互相关熵准则(MCC)的自适应滤波算法在非高斯噪声环境下具有强鲁棒性,得到了广泛应用。然而,传统MCC滤波算法在选择参数时依然受到收敛速度与稳态精度之间固有矛盾的困扰。为解决这一问题,该文提出一类多凸组合MCC算法,能够充分发挥不同参数组合下滤波算法的性能优势,从而获得更好的信道跟踪能力。理论分析得出了所提算法的均值收敛条件和稳态均方误差,同时,仿真实验表明所提算法在对抗高斯和非高斯噪声时均具有收敛快、稳态精度高的特点。 展开更多

关键词 自适应滤波 信道估计 最大互相关熵准则 凸组合

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脉冲噪声环境下的韧性多径时延估计算法 被引量：1

14

作者 陈梦 行鸿彦 王海峰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期46-51,共6页

针对脉冲噪声环境下进行多径时延估计时,传统基于二阶统计量的算法性能退化,基于分数低阶统计量理论的算法对脉冲噪声先验知识依赖性过高的问题,提出基于Sigmoid变换和相关熵的韧性多径时延估计算法(SCWR)。该算法首先采用Sigmoid变换... 针对脉冲噪声环境下进行多径时延估计时,传统基于二阶统计量的算法性能退化,基于分数低阶统计量理论的算法对脉冲噪声先验知识依赖性过高的问题,提出基于Sigmoid变换和相关熵的韧性多径时延估计算法(SCWR)。该算法首先采用Sigmoid变换对多径传播的接收信号进行非线性预处理;再运用相关熵理论中的最大相关熵准则,结合参数估计理论中解决最小二乘优化问题的松弛搜索思想对多径时延参量进行估计。仿真结果表明,该算法估计性能要优于经典WRELAX(WR)算法和P-WR参考算法,并且较基于分数低阶统计量理论的P-WR算法,该算法中参数的选取对脉冲噪声先验知识的依赖性有所降低。 展开更多

关键词 多径时间延迟 Α稳定分布 最大相关熵准则 松弛搜索 SIGMOID函数

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基于相关熵的自适应扩展卡尔曼滤波定位方法 被引量：1

15

作者 王韦舒 上官伟 +1 位作者 刘江 姜维 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期71-78,共8页

我国下一代列车运行控制中,列车位置主要通过融合以卫星定位为核心的多源定位信息得到。然而,卫星量测易受到钟跳或环境多源噪声等不确定因素影响,产生阶跃故障或瞬时粗大偏差等现象,导致传统扩展卡尔曼滤波估计失准且稳定性下降。通过... 我国下一代列车运行控制中,列车位置主要通过融合以卫星定位为核心的多源定位信息得到。然而,卫星量测易受到钟跳或环境多源噪声等不确定因素影响,产生阶跃故障或瞬时粗大偏差等现象,导致传统扩展卡尔曼滤波估计失准且稳定性下降。通过分析常规滤波方法在列车位置估计中存在的问题,采用信息理论学习思想提出一种基于最大相关熵准则的自适应扩展卡尔曼滤波定位方法(AMCEKF);利用最大相关熵准则替换传统滤波中的最小均方差准则,选择高斯核函数作为代价函数,重构量测噪声,避免了量测噪声的先验高斯假设;设计基于Pseudo-Huber的核宽度自适应更新策略,解决核宽度对估计性能的制约问题。采用拉萨—林芝铁路实测数据进行测试,测试结果表明:在瞬时故障和阶跃故障场景下,AMCEKF均能够有效抑制故障量测带来的定位性能退化,具有较高的鲁棒性和估计精度;相比基于扩展卡尔曼滤波的定位结果,水平位置精度分别增加了56.5%和61.2%。 展开更多

关键词 列车运行控制系统 卫星导航 组合定位 最大相关熵 鲁棒估计

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非高斯环境下船变测量最大熵卡尔曼滤波方法 被引量：4

16

作者 龙子旋 周琪 +1 位作者 彭侠夫 张霄力 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3278-3287,共10页

在进行惯性量匹配船体变形测量时,光纤陀螺组件(Fiber Gyroscope Unit,FGU)往往暴露在复杂海况的外扰环境中,经典卡尔曼滤波误差较大甚至出现发散。针对于此,引入最大熵准则(Maximum Correntropy Criterion,MCC)和基于权重矩阵的加权最... 在进行惯性量匹配船体变形测量时,光纤陀螺组件(Fiber Gyroscope Unit,FGU)往往暴露在复杂海况的外扰环境中,经典卡尔曼滤波误差较大甚至出现发散。针对于此,引入最大熵准则(Maximum Correntropy Criterion,MCC)和基于权重矩阵的加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)方法改进KF迭代过程,推导了一种用于噪声模型未知和非高斯环境中的MCC卡尔曼滤波器(MCC Kalman filter,MCCKF)。最后,基于角速度匹配法开展多组对比实验。实验证实相较于自适应和传统MCC滤波器,新算法无需实时调参,抑制外扰能力更优,可实现更高精度的变形角估计,满足快速收敛和抗复杂外扰的鲁棒性要求。 展开更多

关键词 船体变形测量 卡尔曼滤波 非高斯 最大熵准则 加权最小二乘

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自适应矩估计最大相关熵算法的混沌序列预测 被引量：3

17

作者 王世元 王文月 钱国兵 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期20-26,34,共8页

为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计... 为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计自适应调整算法的权重参数,在不同阶段为算法提供了更好的最优权重搜索方向,从而提高了AdamMCC的预测性能.采用Mackey-Glass和Lorenz两类混沌时间序列进行仿真实验,验证文中提出的AdamMCC的收敛性能和稳态性能.实验结果表明,在非高斯环境下的预测过程中,相比于最小均方算法、最大相关熵算法和分数阶最大相关熵算法,文中提出的基于自适应矩估计的最大相关熵算法在保持鲁棒性的同时,还能以合理的计算复杂度获得更高的预测精度. 展开更多

关键词 非高斯噪声 混沌时间序列 预测精度 自适应矩估计 最大相关熵准则 鲁棒性

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基于广义最大Versoria准则的稀疏自适应滤波算法

18

作者 欧跃发 杨鸣坤 +2 位作者 慕德俊 柯捷 马文涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期3325-3331,共7页

针对脉冲噪声干扰环境下传统稀疏自适应滤波稳态性能差,甚至无法收敛等问题,同时为提高稀疏参数辨识的精度的同时不增加过多计算代价,提出了一种基于广义最大Versoria准则(GMVC)的稀疏自适应滤波算法——带有CIM约束的GMVC(CIMGMVC)。首... 针对脉冲噪声干扰环境下传统稀疏自适应滤波稳态性能差,甚至无法收敛等问题,同时为提高稀疏参数辨识的精度的同时不增加过多计算代价,提出了一种基于广义最大Versoria准则(GMVC)的稀疏自适应滤波算法——带有CIM约束的GMVC(CIMGMVC)。首先,利用广义Versoria函数作为学习准则,其包含误差p阶矩的倒数形式,当脉冲干扰出现导致误差非常大时,GMVC将趋近于0,从而达到抑制脉冲噪声的目的。其次,将互相关熵诱导维度(CIM)作为稀疏惩罚约束和GMVC相结合来构建新代价函数,其中的CIM以高斯概率密度函数为基础,当选择合适核宽度时,可无限逼近于l_(0)-范数。最后,应用梯度法推导出CIMGMVC算法,并分析了所提算法的均方收敛性。在Matlab平台上采用α-stable分布模型产生脉冲噪声进行仿真,实验结果表明所提出的CIMGMVC算法能有效地抑制非高斯脉冲噪声的干扰,在稳健性方面优于传统稀疏自适应滤波,且稳态误差低于GMVC算法。 展开更多

关键词 自适应滤波 最大Versoria准则 稀疏参数估计 互相关熵诱导维度 非高斯噪声干扰

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基于改进无迹卡尔曼滤波的多径估计算法 被引量：2

19

作者 张晋恒 程兰 +2 位作者 张净 倪梓航 阎高伟 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期877-884,共8页

【目的】在导航定位系统中,基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是,在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时,会导致估计结果误差很大甚至发散。另外,由于此类算法是基于最小均方误差准则,算... 【目的】在导航定位系统中,基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是,在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时,会导致估计结果误差很大甚至发散。另外,由于此类算法是基于最小均方误差准则,算法在受到非高斯噪声干扰时尤其是重尾非高斯噪声,会出现估计精度显著下降的问题。【方法】为了在高斯噪声和非高斯噪声下都能够保持较好的多径估计结果提高定位精度,本文提出一种自适应最大相关熵无迹卡尔曼滤波(adaptive maximum correntropy unscented kalman filter, AMCUKF)多径估计算法,算法在观测更新过程中引入最大相关熵作为优化准则,以解决在非高斯噪声下的估计精度下降的问题,在噪声协方差更新过程中用观测量的残差序列对噪声协方差矩阵进行递归更新,取代过程噪声和观测噪声协方差初值的选取。【结果】在高斯噪声和非高斯噪声下分别进行了仿真实验,通过与两种基于卡尔曼滤波框架的估计算法进行对比表明,AMCUKF多径算法不仅能够在高斯噪声下保持较好的多径估计结果,而且在非高斯噪声下也能够保持更高的多径估计精度,有效抑制非高斯噪声的干扰。 展开更多

关键词 非高斯噪声 多径估计 无迹卡尔曼滤波 最大相关熵标准

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