导读:本文包含了不确定方差噪声论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:乘性噪声,不确定噪声方差,加权融合,极大极小鲁棒Kalman估值器
不确定方差噪声论文文献综述
杨智博,邓自立[1]（2018）在《带不确定方差乘性和加性噪声系统鲁棒加权融合稳态Kalman估值器》一文中研究指出本文研究带不确定方差乘性和加性噪声和带状态相依及噪声相依乘性噪声的多传感器系统鲁棒加权融合估计问题.通过引入虚拟噪声补偿乘性噪声的不确定性,将原系统化为带确定参数和不确定加性噪声方差的系统,进而利用Lyapunov方程方法提出在统一框架下的按对角阵加权融合极大极小鲁棒稳态Kalman估值器(预报器、滤波器和平滑器),其中基于预报器设计滤波器和平滑器,并给出每个融合器的实际估值误差方差的最小上界.证明了融合器的鲁棒精度高于每个局部估值器的鲁棒精度.应用于不间断电源(uninterruptible power system,UPS)系统鲁棒融合滤波的仿真例子说明了所提结果的正确性和有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2018年04期）
王雪梅,刘文强,邓自立[2]（2016）在《带不确定协方差线性相关白噪声系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman估值器》一文中研究指出对于带有不确定协方差线性相关白噪声的多传感器系统,利用Lyapunov方程提出设计协方差交叉(CI)融合极大极小鲁棒Kalman估值器(预报器、滤波器、平滑器)的一种统一方法.利用保守的局部估值误差互协方差,提出改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器及其实际估值误差方差最小上界,克服了用原始CI融合方法给出的上界具有较大保守性的缺点,改善了原始CI融合器鲁棒精度.跟踪系统的仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年10期）
王雪梅,刘文强,邓自立[3]（2016）在《带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman滤波器》一文中研究指出对带丢失观测和不确定噪声方差的线性定常多传感器系统,引入虚拟噪声将原系统转化为仅带不确定噪声方差的系统.根据极大极小鲁棒估值原理,用Lyapunov方程方法提出局部鲁棒稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界,并利用保守的局部滤波误差互协方差,提出一种改进的鲁棒协方差交叉(covariance intersection,CI)融合稳态Kalman滤波器及其实际方差最小上界.证明了所提出的鲁棒局部和融合滤波器的鲁棒性,并证明了改进的CI融合器鲁棒精度高于原始CI融合鲁棒精度,且高于每个局部滤波器的鲁棒精度.一个仿真例子验证所提出结果的正确性和有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年07期）
杨智博,杨春山,邓自立[4]（2016）在《不确定噪声方差定常系统保性能鲁棒Kalman滤波器》一文中研究指出对带不确定噪声方差线性定常系统鲁棒Kalman滤波,提出一般的统一的保性能鲁棒性概念.用Lyapunov方程方法,提出两类保性能极大极小鲁棒稳态Kalman滤波器.一类是寻求不确定噪声方差最大扰动域(鲁棒域),使得对于扰动域内的所有扰动,确保系统滤波精度偏差的最大下界是零,最小上界是所预置的精度偏差指标;另一类是在预置噪声方差有界扰动域内,寻求滤波精度偏差的最大下界和最小上界.通过引入不确定噪声方差扰动的参数化表示,问题转化为相应的非线性与线性最优化问题,可分别用Lagrange乘数法和线性规划(LP)方法求解.应用于跟踪系统的仿真例子验证了所提结果的正确性和有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年04期）
杨春山,杨智博,邓自立[5]（2016）在《带不确定噪声方差保性能鲁棒集中式融合Kalman预报器》一文中研究指出对于带不确定噪声方差的多传感器系统,基于极大极小鲁棒估计原理,提出保证估计性能的集中式融合鲁棒稳态Kalman预报器.对于预置的估计精度偏差指标,利用Lagrange乘数法求得相应噪声方差的最大扰动域,使该域中所有可容许的噪声扰动,其实际精度对鲁棒精度的偏差被保证在预置范围内,并给出精度偏差的最大下界和最小上界.应用Lyapunov方程方法证明了保证估计性能能够被满足.仿真分析表明了所得结果的正确性和有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年06期）
杨春山,王雪梅,邓自立[6]（2015）在《带不确定参数和噪声方差的鲁棒观测融合Kalman滤波器》一文中研究指出对带不确定参数和噪声方差的多传感器定常系统,引入虚拟白噪声补偿不确定参数,可将其转化为带已知参数和不确定噪声方差系统.应用极大极小鲁棒估值原理和加权最小二乘法,基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统,提出了鲁棒加权观测融合Kalman滤波器,并证明了它与集中式融合鲁棒Kalman滤波器是等价的,且融合器的鲁棒精度高于每个局部滤波器鲁棒精度.一个Monte-Carlo仿真例子说明了如何寻求不确定参数的鲁棒域和如何搜索保守性较小的虚拟噪声方差上界.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2015年12期）
齐文娟,张鹏,邓自立[7]（2014）在《带观测滞后和不确定噪声方差的多智能体传感网络鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波（英文）》一文中研究指出This paper deals with the problem of designing robust sequential covariance intersection(SCI) fusion Kalman filter for the clustering multi-agent sensor network system with measurement delays and uncertain noise variances. The sensor network is partitioned into clusters by the nearest neighbor rule. Using the minimax robust estimation principle, based on the worst-case conservative sensor network system with conservative upper bounds of noise variances, and applying the unbiased linear minimum variance(ULMV) optimal estimation rule, we present the two-layer SCI fusion robust steady-state Kalman filter which can reduce communication and computation burdens and save energy sources, and guarantee that the actual filtering error variances have a less-conservative upper-bound. A Lyapunov equation method for robustness analysis is proposed, by which the robustness of the local and fused Kalman filters is proved. The concept of the robust accuracy is presented and the robust accuracy relations of the local and fused robust Kalman filters are proved. It is proved that the robust accuracy of the global SCI fuser is higher than those of the local SCI fusers and the robust accuracies of all SCI fusers are higher than that of each local robust Kalman filter. A simulation example for a tracking system verifies the robustness and robust accuracy relations.(本文来源于《自动化学报》期刊2014年11期）
赵海艳,陈虹[8]（2008）在《噪声方差不确定约束系统的滚动时域估计》一文中研究指出针对噪声方差不确定的约束系统,讨论了一种鲁棒滚动时域估计(MHE)方法.首先,根据噪声方差不确定模型,找到满足所有不确定性的最小方差上界,在线性矩阵不等式(LMI)框架下求解优化问题,得到近似到达代价的表达形式;然后再融合预测控制的滚动优化原理,把系统的硬约束直接表述在优化问题中,在线优化性能指标,估计出当前时刻系统的状态.仿真时与鲁棒卡尔曼滤波方法进行比较,结果表明了该方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2008年02期）
王子栋,郭治[9]（1996）在《离散系统的鲁捧约束方差估计及应用──模型噪声强度不确定情形》一文中研究指出考虑离散随机系统在模型噪声强度不确定及估计误差方差受约束情形下的一类鲁棒状态估计问题，即希望找到这样的滤波增益，使得当模型噪声强度在一定范围内变动时，每个状态分量的估计误差方差始终不大于预先指定值。文中给出了这种滤波增益的设计方法，并以一类机动目标跟踪问题为例，说明这种设计方法的直接性与有效性。(本文来源于《自动化学报》期刊1996年03期）
不确定方差噪声论文开题报告
（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：
对于带有不确定协方差线性相关白噪声的多传感器系统,利用Lyapunov方程提出设计协方差交叉(CI)融合极大极小鲁棒Kalman估值器(预报器、滤波器、平滑器)的一种统一方法.利用保守的局部估值误差互协方差,提出改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器及其实际估值误差方差最小上界,克服了用原始CI融合方法给出的上界具有较大保守性的缺点,改善了原始CI融合器鲁棒精度.跟踪系统的仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.
（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。
不确定方差噪声论文参考文献
[1].杨智博,邓自立.带不确定方差乘性和加性噪声系统鲁棒加权融合稳态Kalman估值器[J].控制理论与应用.2018
[2].王雪梅,刘文强,邓自立.带不确定协方差线性相关白噪声系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman估值器[J].控制与决策.2016
[3].王雪梅,刘文强,邓自立.带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的鲁棒协方差交叉融合稳态Kalman滤波器[J].控制理论与应用.2016
[4].杨智博,杨春山,邓自立.不确定噪声方差定常系统保性能鲁棒Kalman滤波器[J].控制理论与应用.2016
[5].杨春山,杨智博,邓自立.带不确定噪声方差保性能鲁棒集中式融合Kalman预报器[J].控制与决策.2016
[6].杨春山,王雪梅,邓自立.带不确定参数和噪声方差的鲁棒观测融合Kalman滤波器[J].控制理论与应用.2015
[7].齐文娟,张鹏,邓自立.带观测滞后和不确定噪声方差的多智能体传感网络鲁棒序贯协方差交叉融合Kalman滤波（英文）[J].自动化学报.2014
[8].赵海艳,陈虹.噪声方差不确定约束系统的滚动时域估计[J].控制与决策.2008
[9].王子栋,郭治.离散系统的鲁捧约束方差估计及应用──模型噪声强度不确定情形[J].自动化学报.1996
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