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對稱alpha穩(wěn)定噪聲下粒子濾波的應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-01-14 14:08
  基本卡爾曼濾波是貝葉斯估計理論應(yīng)用于高斯噪聲下線性系統(tǒng)的最優(yōu)估計方法。由于基本卡爾曼濾波對狀態(tài)方程和測量方程做了高斯性的假設(shè),限制了其在非高斯噪聲下的應(yīng)用。考慮在非高斯對稱alpha穩(wěn)定噪聲下,其不存在顯式概率密度函數(shù)且不存在二階及以上的高階矩,所以基本卡爾曼濾波方法失效,轉(zhuǎn)而應(yīng)用基于蒙特卡羅算法的粒子濾波方法。對蒙特卡羅算法、重要性抽樣和重采樣等重要性概念進(jìn)行了詳細(xì)的說明,并給出了粒子濾波遞歸的采樣模擬過程,提出一種用基于蒙特卡羅采樣方法的粒子濾波結(jié)合無窮級數(shù)截斷近似對稱alpha穩(wěn)定分布的概率密度函數(shù)的方法。根據(jù)實際的雷達(dá)跟蹤問題,分別在觀測噪聲為高斯噪聲和對稱alpha穩(wěn)定噪聲兩種情況下進(jìn)行了狀態(tài)估計的仿真模擬。在高斯噪聲下,對基本卡爾曼濾波算法進(jìn)行了仿真模擬,直觀地說明了針對高斯噪聲下的線性離散系統(tǒng),基本卡爾曼濾波能夠給出最優(yōu)的估計。而在非高斯對稱alpha穩(wěn)定噪聲下,用粒子濾波結(jié)合無窮級數(shù)近似的統(tǒng)計模擬方法,也給出了很好的估計效果,只是,相對基本卡爾曼來說,沒有表現(xiàn)某種漸近穩(wěn)定性。 

【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:57 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

對稱alpha穩(wěn)定噪聲下粒子濾波的應(yīng)用


Guass噪聲下隨時刻t變化的x方向位置

方向圖,噪聲,觀測方程,方向


()()00101000()0200001ZkXkVkT 觀測方程:圖 5-1 Guass 噪聲下隨時刻 t 變化的 x 方向位置

噪聲,方向,位置圖,位置


Guass噪聲下隨時刻t變化的y方向位置

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的新型粒子濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 陳志敏,薄煜明,吳盤龍,段文勇,劉正凡.  控制與決策. 2013(02)
[2]一種卡爾曼濾波與粒子濾波相結(jié)合的非線性濾波算法[J]. 夏楠,邱天爽,李景春,李書芳.  電子學(xué)報. 2013(01)
[3]基于主成分分析的粒子濾波器目標(biāo)跟蹤方法[J]. 王欣,趙連義,薛龍.  吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2012(06)
[4]基于改進(jìn)Bhattacharyya系數(shù)的粒子濾波視覺跟蹤算法[J]. 朱明清,王智靈,陳宗海.  控制與決策. 2012(10)
[5]基于結(jié)構(gòu)分解的GPS/INS組合導(dǎo)航粒子濾波技術(shù)[J]. 熊劍,劉建業(yè),賴際舟,周翟和.  控制與決策. 2012(06)
[6]自適應(yīng)UKF算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 石勇,韓崇昭.  自動化學(xué)報. 2011(06)
[7]基于強(qiáng)跟蹤UKF的自適應(yīng)SLAM算法[J]. 張文玲,朱明清,陳宗海.  機(jī)器人. 2010(02)



本文編號:2976995

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