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带相关噪声异步采样系统的分布式最优线性递推融合估计

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控制理论与应用 2022年第7期39卷 1272-1280页

作者：姜帅孙书利黑龙江大学电子工程学院黑龙江哈尔滨150080

对带相关噪声的异步均匀采样线性离散系统,研究了分布式最优线性递推融合预报和滤波问题.通过引入满足伯努利分布的随机变量将系统同步化,给出了局部Kalman预报器和滤波器.分别推导了局部估值间的互协方差阵、分布式最优线性融合估值与... 详细信息

对带相关噪声的异步均匀采样线性离散系统,研究了分布式最优线性递推融合预报和滤波问题.通过引入满足伯努利分布的随机变量将系统同步化,给出了局部Kalman预报器和滤波器.分别推导了局部估值间的互协方差阵、分布式最优线性融合估值与局部估值间的互协方差阵.提出了分布式最优线性递推融合预报器和滤波器.与局部估值按矩阵加权的分布式融合估计算法相比,所提出的算法具有更高的估计精度,但与集中式融合相比有精度损失.为了进一步提高估计精度,又提出了带反馈的分布式最优线性递推融合预报器和滤波器,证明了带反馈的融合估计与集中式融合估计具有相同的精度.仿真例子验证了所提算法的有效性.

关键词：异步均匀采样系统相关噪声伯努利变量分布式融合滤波器反馈

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相关噪声激励下含时滞分数阶PID控制器系统的稳定性和随机分岔

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华中师范大学学报(自然科学版) 2023年

作者：王慧男张建刚王芳兰州交通大学数理学院

研究了相关白噪声激励下含时滞分数阶PID控制器广义DVP系统的稳定性和随机分岔问题.根据均方最小误差原理得到时滞分数阶PID控制器的近似表达式，从而将系统转化为等价的整数阶系统.依据奇异边界理论和动态系统不变测度的Lyapunov指数... 详细信息

研究了相关白噪声激励下含时滞分数阶PID控制器广义DVP系统的稳定性和随机分岔问题.根据均方最小误差原理得到时滞分数阶PID控制器的近似表达式，从而将系统转化为等价的整数阶系统.依据奇异边界理论和动态系统不变测度的Lyapunov指数分析了系统的稳定性及随机D-分岔行为. 利用随机平均法求得系统幅值的稳态概率密度函数，并分析含时滞分数阶PID控制器分数阶积分数、分数阶微分数、时滞以及噪声相关系数对系统发生随机P-分岔的影响，结合Matlab发现改变其分数阶积分数、分数阶微分数和时滞均会导致系统发生随机P-分岔，而噪声相关系数则不会导致系统发生随机P-分岔.

关键词：随机P-分岔时滞分数阶PID控制器相关噪声随机平均法广义DVP系统

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相关噪声下非线性滤波及在动力定位中的应用

控制理论与应用 2016年第8期33卷 1081-1088页

作者：林孝工焦玉召梁坤李恒哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

针对实际系统状态估计具有互相关噪声的情况,研究了互相关噪声下非线性系统状态估计问题.首先基于贝叶斯理论推导出新的互相关噪声下的贝叶斯估计算法.然后使用三阶球面径向基(spherical-radial)规则计算贝叶斯估计中的非线性积分,当噪... 详细信息

针对实际系统状态估计具有互相关噪声的情况,研究了互相关噪声下非线性系统状态估计问题.首先基于贝叶斯理论推导出新的互相关噪声下的贝叶斯估计算法.然后使用三阶球面径向基(spherical-radial)规则计算贝叶斯估计中的非线性积分,当噪声互相关时,基于扩展卡尔曼滤波的思想分别计算状态矩阵和观测矩阵的Jacobi矩阵,可得互相关噪声下的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering with one-step auto-correlated and two-step crosscorrelated noise,CKF--CCN);当噪声不相关时,可得容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF)及其平方根形式(SCKF).最后通过动力定位系统仿真实验,表明提出的CKF-CCN的估计精度要高于SCKF和仅考虑一步互相关的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-CN).

关键词：相关噪声贝叶斯估计容积卡尔曼滤波动力定位

相关噪声下的机动目标跟踪SMFEKF-IMM算法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第7期43卷 865-868页

作者：徐毓金以慧清华大学自动化系北京100084

一种基于Kalman和扩展Kalman滤波器的相互作用多模型(IMM)方法可以减小模型的不确定性,但无法消除由于噪声相关引起的状态偏差的弱点。为了提高目标状态估计的精度,把IMM和一种带多重渐消因子的扩展Kalman滤波器(SMFEKF)相结合,提出了... 详细信息

一种基于Kalman和扩展Kalman滤波器的相互作用多模型(IMM)方法可以减小模型的不确定性,但无法消除由于噪声相关引起的状态偏差的弱点。为了提高目标状态估计的精度,把IMM和一种带多重渐消因子的扩展Kalman滤波器(SMFEKF)相结合,提出了一种具有相关噪声的混合随机模型的机动目标跟踪方法。这种方法引入了一个多重渐消因子,当输出残差发生变化时,动态调节增益和系统噪声水平,使输出残差近似正交,从而抑制了相关噪声的影响,适应目标的状态变化。理论分析和仿真实验表明了这种算法的有效性和可行性。

关键词：信号处理相关噪声机动目标跟踪 SMFEKF-IMM算法多重渐消因子混合随机模型

相关噪声下基于对角加载的相干信源DOA估计算法

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系统工程与电子技术 2009年第11期31卷 2582-2586页

作者：郭艺夺童宁宁张永顺史泽空军工程大学导弹学院陕西三原713800 西安邮电学院电子与信息工程系陕西西安710061

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑(diagonal loading-improved spatial smoothing difference,DL-ISDS)算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运... 详细信息

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑(diagonal loading-improved spatial smoothing difference,DL-ISDS)算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL-ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL-IS-DS算法理论的正确性和有效性。

关键词：波达方向估计相关噪声相干信源对角加载

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相关噪声情况下航迹的关联及融合算法

电子学报 2002年第8期30卷 1117-1120页

作者：左东广韩崇昭魏瑞轩郑林西安交通大学综合自动化研究所陕西西安710049 空军工程大学工程学院陕西西安710038

本文研究了量测噪声与系统噪声相关情况下同步多传感跟踪系统的航迹关联及融合技术 .考虑线性连续时间系统中过程噪声及量测噪声相互独立的情况 ,通过线性系统的离散化表明了在多传感跟踪系统中 ,由于公共噪声的影响而使离散化的量测噪... 详细信息

本文研究了量测噪声与系统噪声相关情况下同步多传感跟踪系统的航迹关联及融合技术 .考虑线性连续时间系统中过程噪声及量测噪声相互独立的情况 ,通过线性系统的离散化表明了在多传感跟踪系统中 ,由于公共噪声的影响而使离散化的量测噪声及过程噪声之间存在一定的相关性 .根据假设检验的理论 ,本文推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统航迹关联及融合的算法 ,MonteCarlo仿真结果表明了该算法的有效性 .

关键词：航迹关联融合算法相关噪声目标跟踪传感器

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一般相关噪声下多传感器平滑融合算法

自动化学报 2009年第5期35卷 491-497页

作者：陈嘉鸿韩九强席震东张新曼西安交通大学电信学院自动控制研究所西安710049 中国卫星海上测控部江阴214431

针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题,提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法.该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确地给出误差间的相关性... 详细信息

针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题,提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法.该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维,并对误差传递进行分析,从而精确地给出误差间的相关性,在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计.与不考虑相关性以及仅考虑部分相关性的卡尔曼平滑融合算法相比,新的固定区间平滑融合算法在噪声的高斯分布假设下具有明显的优越性,且其跟踪性能随噪声相关性增强而优越性明显,而固定延迟平滑融合算法是次优的.仿真实验进一步验证了本文算法在一般相关噪声环境下的优越性.

关键词：多传感器融合目标跟踪相关噪声平滑

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抑制相关噪声的水下图像恢复算法

哈尔滨工程大学学报 2015年第6期36卷 841-846页

作者：肖易寒庞永杰赵蓝飞哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001

由于传统算法无法消除相关噪声对于水下于图像的影响,通过最大后验估计构造了一个具有凸函数性质的变分模型用于抑制水下图像的相关噪声。在变分模型中通过贝叶斯约束项限定噪声的概率分布;采用马尔可夫约束项保证恢复图像满足空间连续... 详细信息

由于传统算法无法消除相关噪声对于水下于图像的影响,通过最大后验估计构造了一个具有凸函数性质的变分模型用于抑制水下图像的相关噪声。在变分模型中通过贝叶斯约束项限定噪声的概率分布;采用马尔可夫约束项保证恢复图像满足空间连续性;通过梯度法获得变分模型的最优解,即不含相关噪声的恢复图像。实验结果表明,该算法能够有效地消除相关噪声,恢复图像的主观视觉效果较好。

关键词：水下图像相关噪声变分模型梯度法

具有随机时滞和异步相关噪声的非线性系统的高斯滤波器设计

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中国惯性技术学报 2015年第2期23卷 238-247页

作者：于浛宋申民王硕李鹏哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心哈尔滨150001 湘潭大学信息工程学院湘潭411100

针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系... 详细信息

针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

关键词：非线性滤波高斯滤波随机时滞相关噪声容积卡尔曼滤波