检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2009年第16期21卷 5138-5140页

作者：李良群谢维信黄敬雄廖桂生深圳大学ATR国防科技重点实验室深圳518060 西安电子科技大学电子工程学院西安710071

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间... 详细信息

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法。算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法。实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现。

关键词：非均匀稀疏采样被动传感器系统自适应α-β滤波机动目标跟踪

来源：评论

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非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法

引用

信号处理 2013年第10期29卷 1323-1328页

作者：李良群谢维信深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳518060

粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀... 详细信息

粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。

关键词：非均匀稀疏采样高斯粒子滤波目标运动特性

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非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法

非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法

引用

第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会

作者：李良群谢维信深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳 518060

粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法.在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏... 详细信息

粒子滤波(PF)技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法.在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计.实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF);而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计.

关键词：信号处理高斯粒子滤波非均匀稀疏采样目标运动特性

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一种非均匀稀疏采样系统的数据驱动建模及应用

一种非均匀稀疏采样系统的数据驱动建模及应用

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作者：李思铭杭州电子科技大学

学位级别：硕士

在实际工程应用中,考虑到产品使用便捷与外形美观等原因,工业产品会尽量减少非必要零部件。相对而言,在信息监测与反馈环节会较为薄弱,只会留下部分必要传感器。因此,对于这类工业产品,仅依靠自身携带的传感器很难得到精确且充足的采样... 详细信息

在实际工程应用中,考虑到产品使用便捷与外形美观等原因,工业产品会尽量减少非必要零部件。相对而言,在信息监测与反馈环节会较为薄弱,只会留下部分必要传感器。因此,对于这类工业产品,仅依靠自身携带的传感器很难得到精确且充足的采样数据,往往只能得到稀疏甚至非均匀的采样数据。若想要对设备进一步开发,首要问题是需要一个较为准确的数学模型,为研究提供基础。考虑到这一较为广泛的工程现象,对于此类仅能得到非均匀稀疏采样数据的真实系统,实现较为精确的建模具有很重要的实际意义。针对这一实际工程问题,本文进行以下几点创新。首先,提出了非均匀稀疏采样数据的数据重构方法。详细分析当前研究对象存在的特征与难点,突出现有方法论无法解决的问题。以综述性基础内容为启发点,从研究对象的物理特征和实验设计等多角度考虑,提出预处理过程以及两种数据重构方法。接着进行实验设计,介绍实验装置以及激励信号的选择,并进行大量实验。同时,基于原始采样数据进一步深入分析一类旋转机械非均匀稀疏采样的采样机制。最后使用数据重构方法,对非均匀稀疏采样数据进行处理,得到多组重构数据集。其次,实现了基于重构数据集的数据驱动建模。非均匀稀疏采样系统由于存在数据采集问题,很难直接进行数据驱动建模。因此,在数据重构环节的铺垫下,立足于待建模对象的物理特征,实现了一种基于梯度下降法的动力学建模方法。在实验过程中,考虑到研究对象的运行特点与数据采样特征,分别沿用不同重构数据集作为对照组。最后,提出多个模型评价指标,客观地对多组实验结果进行评估,从而对得到的训练模型进行多角度的分析与比较。此外,完成了多组训练模型的评价分析及应用。针对仅使用原始测量数据进行多个训练模型评价存在不准确、不完善的问题,进行基于多组训练模型的开环交叉验证测试实验设计。随后,对多组训练模型分别进行大量的开环测试工作。依据可靠的模型评价指标,对所有训练模型的测试结果进行分析,并以个别模型为例,用图形加以描述。另外,本文从控制角度,对模型进行了特性分析,分别包括可控性、可观性以及稳定性的分析。在此基础上进行了应用,针对系统设计多个控制器,并逐一分析比较。

关键词：非均匀稀疏采样数据重构数据驱动建模模型评价

来源：评论

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一种目标特性辅助的积分粒子滤波新方法

引用

电子学报 2014年第10期42卷 2069-2074页

作者：李良群谢维信深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳518060

针对非均匀稀疏采样环境下目标跟踪中的非线性滤波问题,提出了一种基于Gauss-Hermite积分和目标特性辅助的积分粒子滤波新方法(AQPF).在该方法中,构建了基于Gauss-Hermite积分的积分点概率密度函数作为重要性密度函数,同时,在时间更新... 详细信息

针对非均匀稀疏采样环境下目标跟踪中的非线性滤波问题,提出了一种基于Gauss-Hermite积分和目标特性辅助的积分粒子滤波新方法(AQPF).在该方法中,构建了基于Gauss-Hermite积分的积分点概率密度函数作为重要性密度函数,同时,在时间更新阶段引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善滤波器中预测粒子和预测协方差估计的准确性和粒子的多样性,有效提高目标状态的估计性能.实验结果表明,提出方法的估计性能要明显好于无迹kalman滤波(UKF)、积分kalman滤波(QKF)、粒子滤波(PF)、辅助粒子滤波(APF)和高斯粒子滤波(GPF),能够有效对目标状态进行估计.

关键词：非均匀稀疏采样 Gauss-Hermite积分积分粒子滤波目标特性

来源：评论

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