基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识

发布时间：2018-08-13 16:38

【摘要】：针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题,提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法,同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率,克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明,采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性,提高拟合精度并缩短辨识时间。
[Abstract]:Aiming at the complex communication environment of low voltage distribution network, a model parameter identification method based on ant colony particle swarm fusion (APCS) based unleaded Kalman filter (UKF) algorithm is proposed. For power line multipath channel transmission model, UKF identification algorithm with minimum mean square error estimation effect is adopted. Aiming at the problem that the UKF algorithm is difficult to obtain the best filtering effect through the experiment, a method of optimizing the UKF noise matrix based on the ant colony particle swarm optimization algorithm is proposed. At the same time, the inertia weight is discretized by the ant colony algorithm to improve the searching efficiency of the particle swarm optimization algorithm. It is easy to prematurely converge. The experimental and simulation results show that the proposed algorithm can overcome the dispersion of parameters, improve the fitting accuracy and shorten the identification time.
【作者单位】：哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61179024) 黑龙江省教育厅科学研究基金资助项目(12521087) 哈尔滨市科技创新人才研究资金资助项目(2009RFQXG075)~~
【分类号】：TM73;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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