导读:本文包含了多项式预测滤波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:船舶自动识别系统,多项式分布,卡尔曼滤波,航迹预测
多项式预测滤波论文文献综述
姜佰辰,关键,周伟,陈小龙[1]（2019）在《基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法》一文中研究指出考虑到在船舶航行的实际过程中,船舶自动识别系统(AIS)设备提供的船舶运动点迹往往呈现出信息缺失、非线性、多机动的问题,导致利用AIS设备辅助海上指挥系统难以准确判断船舶位置。针对以上问题,本文在传统卡尔曼滤波理论的基础上构建多项式卡尔曼滤波器拟合非线性系统,补偿航迹定位数据信息缺失、更新较慢等问题,并基于经纬度信息预测船舶运动轨迹。结果表明,该方法实现简单且收敛迅速,能够有效解决实际过程中船舶轨迹的预测问题,满足基本的实效性与准确性,能够为相关海事部门预测船舶目的、行为提供较为可靠的辅助手段。(本文来源于《信号处理》期刊2019年05期）
董劲男,邢千里,班孝林[2]（2013）在《多项式预测滤波技术在智能控制中的应用》一文中研究指出多项式预测滤波技术作为一种可靠的预测延迟信号的方法,已经成功地应用到仪器仪表、汽车控制和无线通信等相关智能控制系统研究领域中。本文对多项式预测滤波器进行了较为全面的介绍,首先从多项式预测滤波器的理论依据入手,并分析其应用条件,然后列举了其在工业领域的多种应用,最后论证了其在实时信号网络传输中的可应用性,为进一步的研究提供了有力的技术支持。(本文来源于《长春师范学院学报》期刊2013年04期）
檀甲甲,张建秋[3]（2011）在《基于多项式预测模型的最优自适应滤波算法》一文中研究指出文中提出了一个通过多项式预测模型来描述待辨识系统冲击响应系数的最优自适应滤波算法.该算法首先利用具有时不变参数的多项式预测模型,来描述系统冲击响应的时变/时不变系数.当视描述的模型为其待辨识系统冲击响应时变/时不变系数进化的状态方程,而待辨识系统的输入和输出联系视为对这些状态的观测方程时,自适应滤波问题可以在Kalman滤波的框架下得以解决.由于在Gauss白噪声环境中以及状态方程准确的情况下,Kalman滤波是最大似然、最大后验和最小均方等统计意义下的最优滤波,因此当待辨识的系统冲击响应系数可以由多项式模型建模时,文中模型和相应算法也是这些统计意义下的最优自适应滤波.在分析的结果验证上述结论的同时,仿真的结果也表明:文中提出的自适应滤波算法的性能优于已知的自适应滤波算法.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2011年04期）
孙双,刘清[4]（2009）在《基于多项式预测滤波的机动目标轨迹获取》一文中研究指出目标的轨迹反应了目标的运行位置,如果能够提前一步得到目标的运行位置,就能提前采取必要的措施,然而目标的轨迹预测受到各种因素影响难于准确的计算.提出了一种基于多项式预测滤波的机动目标轨迹预测方法(MPF),该方法利用目标的前k步位置,分别从直线、斜线、曲线3个方面预测目标运动的下一个轨迹位置.仿真实验验证,此方法较其他轨迹预测方法具有较高的准确性.(本文来源于《南京师范大学学报(工程技术版)》期刊2009年04期）
高羽[5]（2009）在《多项式预测模型及其滤波算法》一文中研究指出提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型,并给出其滤波算法。分析表明,采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息,都能准确描述运动或信号的动态。因此,提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。(本文来源于《上海电机学院学报》期刊2009年04期）
董劲男[6]（2008）在《基于多项式预测滤波的实时信号网络传输技术及应用研究》一文中研究指出网络控制系统的不断发展使实时信号网络传输问题越来越重要。最大限度地兼顾信号传输的实时性和可靠性,是网络控制系统发展必须解决的问题。本文的主要研究内容包括:(1)提出了一个基于多项式预测滤波理论的实时信号传输方法,通过构建虚拟传感器,将网络的不确定性转化为系统的不确定性。通过预测的方法缓解网络传输不确定性造成的不良影响,改善信号传输的实时性。发送端只发送重建信号所必需的采样值,减少数据发送对网络带宽的占用;在接收端,使用多项式预测滤波器预测恢复没有发送、丢失、迟到以及错误的数据并重建源信号,信号就像来自于本地的虚拟传感器。实现了信号的传输与使用分离,将网络传输过程中产生的不良影响转化为本地虚拟传感器信号的误差。用户不必直接考虑复杂的网络特性,而只需关注虚拟传感器的输出误差。(2)提出了一种基于多项式预测滤波理论的网络控制系统建模方法,通过预测的方法对网络控制系统中传输的传感器采样和控制信号量进行补偿。采用增广状态空间的方法对所提出的网络控制系统模型的稳定性进行分析,得出网络控制系统渐进稳定的充分必要条件。最后通过实例验证,表明采用此方法改善了网络控制系统对网络影响的鲁棒性。(本文来源于《吉林大学》期刊2008-10-01）
董劲男,秦贵和,张晋东,崔玥[7]（2008）在《基于多项式预测滤波理论的实时信号传输》一文中研究指出利用信号处理理论研究实时信号网络传输问题,提出通过预测的方法来改善由于网络不确定性造成的不良后果。将多项式预测滤波理论与信道编码技术相结合构建一个看似从本地传感器输出信号的虚拟传感器,从而将网络传输的不确定性转化为系统模型的不确定性,并在此基础上将网络不确定性造成的误差和预测误差一并作为虚拟传感器的输出误差来处理,兼顾了信号传输的实时性和可靠性。经上述处理后,研究者可以像在非网络环境下一样分析和设计与实时信号网络传输有关的系统,本文方法对网络控制系统和传感器网络的发展具有重要理论意义和应用价值。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2008年04期）
董劲男,秦贵和,张晋东,崔玥,范铁虎[8]（2008）在《基于多项式预测滤波理论的虚拟传感器构建》一文中研究指出本文提出了一种虚拟传感器的构造方法,通过预测的方法改善由于网络不确定性造成的传感器信号采样延时和丢失问题。采用多项式预测滤波理论构建虚拟的本地传感器,将网络引入的传输延时和错误对传感器信号造成的影响转化为虚拟传感器的输出误差。将传感器信号的传输与使用分离,使用户不必考虑复杂的网络特性,而只需关注虚拟传感器的输出误差。本方法不仅保证了传感器信号网络传输的实时性和可靠性,也使网络控制系统的分析与设计更加方便。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2008年07期）
刘清[9]（2007）在《用多项式预测滤波消噪的传感器动态特性辨识》一文中研究指出在利用传感器进行动态测量时,为了得到精确的测量结果,需要建立传感器动态特性的数学模型,传感器动态特性可以通过系统辨识得到.但是,测量噪声的存在,使得辨识得到的传感器动态特性与实际动态特性存在一定误差,影响到测量系统的精度.为了解决该问题,本文讨论了多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法对传感器输出信号进行滤波消噪.然后,利用消噪后的信号,通过系统辨识方法建立传感器动态特性的数学模型.研究表明,采用本文研究的方法可以克服测量噪声对传感器动态特性辨识的影响,并将该方法用于薄膜热电偶的动态特性辨识.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2007年04期）
多项式预测滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多项式预测滤波技术作为一种可靠的预测延迟信号的方法,已经成功地应用到仪器仪表、汽车控制和无线通信等相关智能控制系统研究领域中。本文对多项式预测滤波器进行了较为全面的介绍,首先从多项式预测滤波器的理论依据入手,并分析其应用条件,然后列举了其在工业领域的多种应用,最后论证了其在实时信号网络传输中的可应用性,为进一步的研究提供了有力的技术支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多项式预测滤波论文参考文献
[1].姜佰辰,关键,周伟,陈小龙.基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法[J].信号处理.2019
[2].董劲男,邢千里,班孝林.多项式预测滤波技术在智能控制中的应用[J].长春师范学院学报.2013
[3].檀甲甲,张建秋.基于多项式预测模型的最优自适应滤波算法[J].中国科学:信息科学.2011
[4].孙双,刘清.基于多项式预测滤波的机动目标轨迹获取[J].南京师范大学学报(工程技术版).2009
[5].高羽.多项式预测模型及其滤波算法[J].上海电机学院学报.2009
[6].董劲男.基于多项式预测滤波的实时信号网络传输技术及应用研究[D].吉林大学.2008
[7].董劲男,秦贵和,张晋东,崔玥.基于多项式预测滤波理论的实时信号传输[J].吉林大学学报(工学版).2008
[8].董劲男,秦贵和,张晋东,崔玥,范铁虎.基于多项式预测滤波理论的虚拟传感器构建[J].仪器仪表学报.2008
[9].刘清.用多项式预测滤波消噪的传感器动态特性辨识[J].控制理论与应用.2007