本文關(guān)鍵詞：粒子流濾波算法與應(yīng)用　出處：《杭州電子科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：傳統(tǒng)粒子濾波算法是一種基于序貫重要性采樣的蒙特卡羅方法,由于其中存在的重采樣過程將導(dǎo)致“粒子貧化”現(xiàn)象,使得算法估計精度降低,計算復(fù)雜度增加。與粒子濾波不同,粒子流濾波算法用粒子流的方式取代重采樣實現(xiàn)了貝葉斯估計,提高了估計精度,降低了計算復(fù)雜度,因此粒子流濾波算法將具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文主要研究粒子流濾波算法與應(yīng)用。首先,介紹了粒子流濾波基本理論和三種不同粒子流濾波實現(xiàn)方式:準(zhǔn)無旋近似法、參量近似法和弱解形式法,為算法后續(xù)的應(yīng)用打下理論基礎(chǔ)。其次,研究了基于粒子流濾波的OFDM時變信道估計方法。傳統(tǒng)的基于粒子濾波的OFDM時變信道估計算法能夠取得較好的估計性能,但是由于算法本身的“粒子貧化”現(xiàn)象,將影響時變信道的估計性能。針對上述問題,本文提出了一種基于粒子流濾波的OFDM時變信道估計算法。該算法用粒子流取代重采樣,通過建立微分方程實現(xiàn)貝葉斯估計,采用粒子流將狀態(tài)空間中的先驗粒子平滑移動到后驗分布上,實現(xiàn)了粒子更新并且避免了“粒子貧化”,其中粒子流濾波采用參量近似法實現(xiàn)。仿真結(jié)果表明:該算法與傳統(tǒng)基于粒子濾波的OFDM信道估計算法相比,估計精度更高,算法計算復(fù)雜度更低,對環(huán)境噪聲具有較好的魯棒性。然后,研究了基于混合粒子流濾波的非線性參數(shù)估計方法。粒子濾波算法可以較好估計強(qiáng)非線性系統(tǒng)模型,但是粒子濾波算法卻存在難以選取合適重要性分布函數(shù)、“粒子貧化”現(xiàn)象以及由粒子數(shù)增加導(dǎo)致的計算復(fù)雜度較高等問題。本文針對由線性狀態(tài)方程和非線性測量方程組成的系統(tǒng)模型,提出了一種結(jié)合卡爾曼濾波和粒子流濾波的混合粒子流濾波算法,該方法首先利用粒子流濾波得到粗估計結(jié)果,然后應(yīng)用卡爾曼濾波對粗估計結(jié)果進(jìn)一步濾波得到最終估計結(jié)果,粒子流濾波采用參量近似法實現(xiàn)。仿真結(jié)果表明:該算法估計精度高于普通粒子流濾波算法、普通粒子濾波算法和混合粒子濾波算法,計算復(fù)雜度和普通粒子流濾波算法相當(dāng)且低于普通粒子濾波算法和混合粒子濾波算法。最后,研究了基于粒子流濾波的單通道信號盲分離算法。為了提高基于粒子濾波的單通道信號盲分離算法性能,本文提出一種基于粒子流濾波的單通道信號盲分離算法。該算法首先將信號分離問題建模為狀態(tài)估計問題,利用粒子流的方式更新粒子,粒子流濾波采用弱解形式法實現(xiàn)。仿真結(jié)果表明:與基于粒子濾波的單通道信號盲分離算法相比,該算法具有更低的誤碼率和計算復(fù)雜度。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713

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本文編號：1311933