中国博士后科学基金(20100470098)
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
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- 基于Metropolis-Hastings变异的粒子群优化粒子滤波器被引量：2
- 2013年
- 为了解决粒子滤波在粒子数量较少时估计精度不高的问题,提出了一种基于Metropolis-Hastings(MH)变异的粒子群优化粒子滤波算法。该算法将Metropolis-Hastings(MH)移动作为粒子群优化的变异算子,通过将MH变异规则与粒子群的速度-位置搜索过程相结合,使得重采样后的粒子群更接近真实的后验概率密度分布,有效解决了一般的变异粒子群算法容易发散的问题,加快了粒子滤波在序贯估计过程中的收敛速度,提高了其估计精度。仿真试验证明,基于MH变异的粒子群优化粒子滤波算法可以有效地克服粒子贫化现象,改善对非线性系统的跟踪估计效果。
- 路威张邦宁
- 关键词：粒子滤波粒子群优化
- 基于MPSO粒子滤波的单通道扰信盲分离算法被引量：2
- 2013年
- 针对单通道接收情况下通信信号与干扰盲分离的难题,提出了一种基于变异粒子群优化粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。首先建立了受扰通信信号的状态空间模型,并利用变异粒子群重采样粒子滤波进行通信码元和未知参数的联合最大后验估计,有效改善了标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,在减少所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在干信比较大时也能保持较好的分离性能。仿真实验表明,对单音干扰,在干信比等于30dB,信噪比大于15dB的条件下,新算法可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰。
- 路威张邦宁陆溪平
- 关键词：状态空间模型粒子滤波干信比
- 时变幅度LFM干扰下的单通道盲分离算法研究被引量：4
- 2013年
- 针对时变幅度LFM干扰下的单通道通信信号与干扰盲分离问题,本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型,并利用遗传重采样粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计。针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子,在减少了所需粒子数量的同时,加快了算法的收敛速度,使新算法在时变幅度LFM干扰的影响下具有较好的分离效果。非扩频通信信号仿真实验表明,新算法在干信比小于15dB,信噪比大于16dB的条件下,可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与LFM干扰。
- 路威张邦宁陆溪平
- 关键词：粒子滤波干信比
- 利用遗传粒子滤波的单通道扰信盲分离算法被引量：6
- 2014年
- 针对低信噪比条件下单通道通信信号与干扰盲分离问题,本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道盲扰信分离新算法。该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型,并利用粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计。针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子,在减少了所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在低信噪比条件下具有更好的分离效果。仿真结果表明,新算法在干信比小于15dB,信噪比大于10dB的条件下,可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰。
- 路威张邦宁张杭
- 关键词：单通道盲分离粒子滤波遗传算法干信比
