噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波

针对多通道乘性噪声系统问题的实际需要 ,推广 Rajasekaran滤波算法 ,利用线性最小方差的概念和投影公式 ,导出含有乘性噪声统计特性参数阵特殊乘法运算的新息协方差矩阵 ,并利用这个中间矩阵 ,在观测为多通道 ,且各个通道的乘性噪声不同 ,以及系统的动态噪声和观测噪声同时刻相关的情况下 ,导出状态递推滤波算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。并对该算法进行仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性     

带乘性噪声系统的最优方差约束鲁棒状态估计算法

带乘性噪声系统由于其广泛的适用性,一直成为研究的热点。针对带乘性噪声系统的鲁棒状态估计算法进行研究,利用线性矩阵不等式的方法,讨论状态方程中含有范数有界不确定性参数的带乘性噪声系统的方差约束鲁棒状态估计器存在的条件,并针对此类带乘性噪声系统推导出1套方差约束鲁棒状态估计算法以及最优方差约束鲁棒状态估计算法。仿真结果验证算法的有效性。     

基于约当分解的带乘性噪声广义系统状态最优滤波算法

运用矩阵约当分解,将一类带乘性噪声广义离散随机线性系统转化为带乘性噪声正常系统,并给出其在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。仿真结果验证该算法的有效性。     

带乘性噪声附等式约束的非线性系统滤波算法

随着控制理论与计算机的飞速发展,非线性滤波已在各领域得到广泛应用。本文针对一类带乘性噪声附等式约束非线性系统,提出了一种状态滤波算法。该算法首先将状态方程和观测方程分别通过泰勒公式展开,得到新的带乘性噪声附等式约束的线性系统模型,然后通过最优观测的方法将观测方程扩维,再基于投影定理进行求解得到滤波算法,最后通过仿真验证了算法的有效性。     

带乘性噪声系统的传感器故障检测方法

针对水下目标跟踪和石油地震勘探等领域中传感器故障检测的必要性和复杂性,提出了一种带乘性噪声系统的传感器故障模型。并基于状态估计,给出了故障发生前后新息序列正交性变化的结论及相关证明,由此建立了故障检测指标。该方法摆脱了基于状态估计的故障检测方法中对新息需满足正态分布特性的束缚,同时显著地提高了故障诊断的精度,也在一定程度上实现了对滤波器工作性能的监测及观测数据可靠性的判断。仿真结果表明:该方法能够及时有效的识别出故障发生点。     

一类带乘性噪声多通道非线性系统的平滑算法

在各通道乘性噪声不同的情况下,针对多通道带乘性噪声非线性系统的状态估计问题,提出1种状态平滑算法。该算法运用扩展卡尔曼滤波方法先根据全部观测数据对状态进行滤波估计,并存储一步预测估计值和一步预测估计误差的方差,利用存储的数据进行递推运算,得到状态的固定域平滑估计。仿真结果表明平滑算法较滤波算法精确性更高,稳定性更强。     

多通道带乘性噪声系统的最优固定域平滑算法

在以往的乘性噪声系统的观测模型中 ,由于假定各通道的乘性噪声是完全相同的 ,因此并不是真正的多通道系统。而本文则考虑各通道乘性噪声不同的情况 ,即真正意义上的多通道带乘性噪声系统。在褚东升等“噪声相关时多通道带乘性噪声系统最优滤波”的基础上 ,进一步给出了固定域平滑算法。该算法在线性最小方差意义下为最优的。通过仿真计算 ,说明了该算法的有效性     

一类带乘性噪声系统的参数故障检测方法

为提高系统运行的可靠性以及安全性,故障检测技术已经成为很多技术流程中必不可少的部分。在系统的数学模型中,故障可分为加性故障和参数故障,参数故障是较加性故障更为复杂的一种故障类型。本文针对一类带乘性噪声的复杂系统,建立了其参数故障模型。并在传统最优滤波的基础上推导出该系统的常增益最优滤波公式,研究了参数故障在新息中的表现形式并给出了相关证明。基于故障发生前后新息序列的变化规律,本文设计了一类参数故障检测方法。仿真结果表明该方法能够及时有效的识别出故障的发生点。     

带乘性噪声的一类非线性系统的滤波算法

针对带乘性噪声的一类非线性系统,给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后,采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计,通过运用正交原理和引入渐消因子,使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。     

带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优固定域平滑及反褶积算法

最优平滑及最优反褶积在石油地震勘探、通讯工程、语音处理等应用领域都具有十分重要的意义。以往的带乘性噪声系统的平滑及反褶积大都对系统模型的噪声特性有着较强的限制条件 ,要求动态噪声及观测噪声互相独立或只能在同时刻相关。该文给出了一种在动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形下带乘性噪声系统的固定域平滑及反褶积算法 ,该算法在线性最小方差意义下是最优的。通过仿真计算 ,说明了该算法的有效性。     

带有色乘性噪声随机系统的逆向最优反卷积算法

通过建立状态和乘性色噪声的逆向 Markov模型 ,推导出了带有色乘性噪声随机系统的逆向最优状态滤波器。基于该滤波器给出了节省存储空间的逆向固定区间最优反卷积算法。仿真实例证明了该反卷积算法的有效性     

海水中铜离子对氨基酸—粘土体系液—固界面作用的影响

用Ｅ（％）－ｐＨ曲线法实验研究了海水中三元表面络合物的形成和构型。通过海水中金属铜离子对氨基酸—粘土界面作用的Ｅ（％）－ｐＨ曲线影响的研究,发现曲线具有“单向上移”的规律,表明甘氨酸、天冬氨酸—铜离子—高岭土三元体系在实验条件下主要形成（Ⅰ）型三元表面络合物即≡Ｓ—Ｏ—Ｍ—Ｌ。该系列论文另一部分已研究氨基酸对金属离子—粘土体系的影响,证明可形成（Ⅱ）型三元表面络合物即≡Ｓ—Ｏ—Ｌ—Ｍ。据此可以推测（Ⅰ）型和（Ⅱ）型在某一条件下可以转变构型,其中间构型可能即是Ｌｅｃｋｉｅ等提出的环形三元表面络合物。     

带乘性噪声广义系统状态最优估计算法

针对带乘性噪声广义系统,提出1种在线性最小方差意义下的状态最优估计算法.首先,采用标准分解将系统变换为2个子系统;其次,通过估计子系统的状态,获得原系统的状态最优滤波.同时,算法还给出了动态噪声与量测噪声的估计.仿真结果表明了该算法的有效性.     

通道特性相关时带乘性噪声系统的最优滤波

针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。针对该算法还进行了仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性。     

复杂多通道带乘性噪声系统的最优固定域平滑算法

研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的状态最优估计算法。在最优滤波算法的基础上 ,进一步给出了在线性最小方差意义下最优的固定域平滑算法。针对该算法所进行的仿真研究已表明该算法的有效性     

带乘性噪声系统在加性噪声相关时的最优滤波

针对石油地震勘、通讯工程、语言处理等应用领域 ,该文研究一种在更弱的噪声限制条件下带乘性噪声系统的状态最优滤波 ,就动态噪声为有色噪声及动态噪声和量测噪声在有限时间段上相关的情形 ,给出了线性最小方差意义下的状态最优滤波算法 ,并对此算法作了仿真计算 ,获得满意的结果