【摘要】：針對(duì)復(fù)雜的低壓配電網(wǎng)通信環(huán)境,提出一種基于蟻群粒子群融合的無(wú)先導(dǎo)卡爾曼濾波(UKF)算法的模型參數(shù)辨識(shí)方法。對(duì)于電力線(xiàn)多徑信道傳輸模型,采用具有最小均方誤差估計(jì)效果的UKF辨識(shí)算法。針對(duì)UKF算法通過(guò)試驗(yàn)調(diào)節(jié)難以取得最佳濾波效果的問(wèn)題,提出基于蟻群粒子群算法優(yōu)化UKF噪聲矩陣的方法,同時(shí)引入蟻群算法將慣性權(quán)重離散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易發(fā)生早熟收斂的缺點(diǎn)。試驗(yàn)和仿真結(jié)果表明,采用該優(yōu)化算法辨識(shí)電力線(xiàn)信道模型可克服參數(shù)的分散性,提高擬合精度并縮短辨識(shí)時(shí)間。
[Abstract]:Aiming at the complex communication environment of low voltage distribution network, a model parameter identification method based on ant colony particle swarm fusion (APCS) based unleaded Kalman filter (UKF) algorithm is proposed. For power line multipath channel transmission model, UKF identification algorithm with minimum mean square error estimation effect is adopted. Aiming at the problem that the UKF algorithm is difficult to obtain the best filtering effect through the experiment, a method of optimizing the UKF noise matrix based on the ant colony particle swarm optimization algorithm is proposed. At the same time, the inertia weight is discretized by the ant colony algorithm to improve the searching efficiency of the particle swarm optimization algorithm. It is easy to prematurely converge. The experimental and simulation results show that the proposed algorithm can overcome the dispersion of parameters, improve the fitting accuracy and shorten the identification time.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)測(cè)控技術(shù)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61179024) 黑龍江省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(12521087) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才研究資金資助項(xiàng)目(2009RFQXG075)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM73;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 丁金Z，

本文編號(hào)：2181568