| 【中文题名】 | 多率系统多尺度融合及不确定系统稳定性分析 |
| 【英文题名】 | Multi-scale Fusion of Multi-rate Systems and the Stability Analysis of Uncertain Systems |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-7 |
| 【中关键词】 | Kalman滤波,多尺度分析,多速率系统,方差有界,不确定系统,线性矩阵不等式 |
| 【英关键词】 | Kalman filter,multi-scale analysis,multi-rate system,mean square bounded,uncertain systems, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>通信理论>信号处理> |
| 【论文摘要】 |
在多速率信号处理当中,往往要求有多个传感器同时在不同尺度上对研究的现象或过程进行观测。怎样将不同类型、不同尺度上的传感器获得的信息进行有效的综合是目前普遍关注的工作,其中多尺度分析和多尺度建模是其中的一个重要研究方向。
随着多尺度系统理论的不断发展,将小波分析理论与Kalman滤波技术结合起来,并将它有效地用到对多速率动态系统的研究和应用当中也已受到相关领域科研技术工作者的关注。利用Kalman滤波的实时性以及小波变换的多分辨率分析能力可以在不同尺度上得到所研究对象的统计特性,由此可以推导出该对象的多尺度表示方法,进而获得高效、并行的迭代算法。实现上述目标的关键是要建立正确的多尺度动态模型,并且找出有效的数据融合算法,它是获取具有多尺度特征的数据分析和信号处理问题的重要方式。
本文利用新的分块技术与多尺度变换方法,建立一个动态系统基于时域与频域相结合的多尺度联合滤波器。本文主要是针对单传感器单模型以及多传感器(包括同步、采样率成任意整数倍关系)单模型的情形分别给出了递归的多尺度融合算法。在单传感器情况下,首先将时域中描述的状态方程和观测方程分别改写为块状态方程和块观测方程的;然后,利... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-5 |
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Abstract |
5-11 |
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第1章 绪论 |
11-18 |
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1.1 选题意义及研究内容 |
11-12 |
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1.2 国内外研究现状 |
12-15 |
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1.3 不确定系统介绍 |
15-16 |
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1.4 论文结构 |
16-17 |
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本章小结 |
17-18 |
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第2章 基础知识 |
18-28 |
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2.1 离散 KALMAN 滤波 |
18-20 |
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2.2 小波分析基础 |
20-24 |
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2.2.1 多尺度分析 |
20-22 |
|
2.2.2 离散正交小波变换 |
22-24 |
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2.3 李亚普诺夫的稳定性 |
24-27 |
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2.3.1 李亚普诺夫关于稳定的定义 |
24-25 |
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2.3.2 李亚普诺夫第一方法 |
25-26 |
|
2.3.3 李亚普诺夫第二方法 |
26-27 |
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本章小结 |
27-28 |
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第3章 单传感器单模型系统的多尺度滤波方法 |
28-53 |
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3.1 引言 |
28-31 |
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3.2 单传感器单模型系统与分块描述 |
31-34 |
|
3.2.1 单传感器系统描述 |
31 |
|
3.2.2 系统分块描述 |
31-34 |
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3.3 分块系统的多尺度描述 |
34-37 |
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3.3.1 状态的小波变换 |
34-36 |
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3.3.2 分块系统的多尺度描述 |
36-37 |
|
3.4 多尺度序贯式 KALMAN 滤波器(MSBKF) |
37-41 |
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3.4.1 序贯式块 Kalman 滤波器(SBKF) |
37-38 |
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3.4.2 多尺度块 Kalman 滤波器(MBKF) |
38-39 |
|
3.4.3 多尺度序贯式 Kalman 滤波器(MSBKF) |
39-41 |
|
3.5 不同算法的性能比较 |
41-48 |
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3.5.1 几种滤波器的精度比较 |
41-45 |
|
3.5.2 MSBKF 算法推导 |
45-48 |
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3.6 单传感器单模型系统仿真 |
48-52 |
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本章小结 |
52-53 |
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第4章 多速率多传感器的多尺度算法 |
53-69 |
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4.1 多速率多传感器系统描述 |
53-54 |
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4.2 同步多尺度顺序块 KALMAN 滤波器 |
54-61 |
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4.3 异步多尺度顺序块 KALMAN 滤波器 |
61-65 |
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4.4 计算机仿真 |
65-68 |
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本章小结 |
68-69 |
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第5章 一种带有测量丢失的离散不确定系统的鲁棒滤波 |
69-80 |
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5.1 引言 |
69-70 |
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5.2 系统描述 |
70-71 |
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5.3 系统扩维以及滤波器设计标准 |
71-73 |
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5.4 滤波器参数的推导 |
73-78 |
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5.5 计算机仿真 |
78-79 |
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本章小结 |
79-80 |
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结束语 |
80-82 |
|
致谢 |
82-83 |
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参考文献 |
83-87 |
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攻读硕士学位期间参加的主要项目 |
87-88 |
|
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
88 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.351044 |
