复杂多通道带乘性噪声2-D系统最优估计算法研究

发布时间：2017-04-17 04:18

  本文关键词：复杂多通道带乘性噪声2-D系统最优估计算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文主要研究复杂多通道带乘性噪声二维(2-D)状态空间模型的最优估计算法。所谓二维(2-D)状态空间模型指的是系统的状态是两个自变量的函数。因此,2-D模型比1-D模型更复杂,也更符合某些现实研究对象。随着现代控制理论研究范围的逐步扩大,基于2-D状态空间模型的研究成果也越来越丰富。乘性噪声较广泛地存在于基于2-D模型研究的问题中,例如图像处理领域的椒盐噪声。复杂多通道带乘性噪声系统可以描述系统多个观测通道的乘性噪声对系统观测的影响,并且不同信道之间的乘性噪声影响存在耦合,该模型更加贴近实际情况。复杂多通道带乘性噪声2-D系统最优估计算法能够解决在更加复杂环境中的系统最优估计问题。本文完成的主要工作如下：1.基于复杂多通道带乘性噪声的2-D FM-Ⅱ状态空间模型,利用正交投影定理推导了该模型的状态最优滤波算法。该算法具有递推结构,采用逐行状态滤波的顺序,克服了之前方法中存在的“维数灾难”问题,计算量较小,便于在计算机上实现。2.基于复杂多通道带乘性噪声的2-D FM-Ⅱ状态空间模型,利用正交投影定理推导了该模型观测噪声的最优估计算法。在观测噪声滤波算法的基础上,继续利用投影定理可以得到该状态空间模型观测噪声在单指标变化下的固定域平滑算法。3.对于复杂多通道带乘性噪声的广义2-D Roesser模型,首先利用等价变换将其变换为两个降阶的子系统,其中一个子系统是复杂多通道带乘性噪声的2-DFM-Ⅱ状态空间模型,它的系统噪声和观测噪声可在二维平面同一坐标点上统计相关;另一个子系统由原系统的系统噪声组成。利用正交投影定理推导两个子系统的状态滤波算法,然后利用之前的变换关系可得到复杂多通道带乘性噪声的广义2-D Roesser模型的状态滤波算法。4.上述估计算法在线性最小方差意义下是最优的,作者对所提算法进行了仿真,其有效性得到了验证。
【关键词】：复杂多通道 乘性噪声 广义系统 2-D系统 状态滤波 观测噪声估计
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.4
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 选题的意义10-14
• 1.1.1 2-D状态空间模型11-13
• 1.1.2 2-D广义状态空间模型13-14
• 1.2 2-D离散系统及其状态估计研究现状14-16
• 1.3 复杂多通道带乘性噪声系统及其最优估计算法研究现状16-18
• 1.4 观测噪声估计算法研究现状18
• 1.5 本文所做工作18-20
• 2 复杂多通道带乘性噪声FM-Ⅱ模型状态滤波算法研究20-30
• 2.1 常见2-D状态空间模型简介20-22
• 2.2 复杂多通道带乘性噪声FM-Ⅱ模型状态滤波算法22-27
• 2.3 算法仿真及分析27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 复杂多通道带乘性噪声FM-Ⅱ模型观测噪声最优估计算法研究30-38
• 3.1 复杂多通道带乘性噪声2-D FM-Ⅱ模型观测噪声最优滤波算法30-31
• 3.2 复杂多通道带乘性噪声FM-Ⅱ模型观测噪声固定域平滑算法31-35
• 3.3 算法仿真及分析35-37
• 3.4 本章小结37-38
• 4 复杂多通道带乘性噪声广义Roesser模型状态滤波算法研究38-51
• 4.1 广义2-D系统转化以及相关预备知识38-41
• 4.2 复杂多通道带乘性噪声广义2-D Roesser模型状态滤波算法41-48
• 4.2.1 问题描述41-43
• 4.2.2 状态滤波算法43-48
• 4.3 算法仿真及分析48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 5 总结与展望51-53
• 5.1 本文总结51
• 5.2 研究展望51-53
• 参考文献53-56
• 致谢56-57
• 个人简介57
• 发表的学术论文57

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本文编号：312406