刘凤霞
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：浙江大学信息与电子工程学系信息与通信工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 非线性/非高斯序贯贝叶斯滤波被引量：1
- 2011年
- 序贯Bayesian滤波为Bayesian滤波的递归实现,为在线估计系统状态提供了一个合理的框架。序贯贝叶斯滤波是基于状态—空间模型的。在线性高斯状态—空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波为大家熟知的卡尔曼滤波。在非线性/非高斯状态—空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波不存在通用的解析解,基于卡尔曼滤波的方法和质点滤波方法为比较常用的两类次最佳序贯贝叶斯滤波。它们各有各的优势,是相互补充的。该文采用扩展卡尔曼滤波和序贯重要性重采样质点滤波对两个非线性/非高斯系统的状态进行跟踪,仿真表明系统非线性/非高斯不严重时采用扩展卡尔曼比较合适,非线性/非高斯较严重时采用序贯重要性重采样比较合适。
- 刘凤霞宫先仪
- 关键词：卡尔曼滤波
- 螺旋线阵匹配场三维定位被引量：3
- 2013年
- 研究短混合阵声源三维定位方法,将阵设计为双螺旋线阵(DSLA),利用垂直孔径和水平孔径同时估计声源方位、距离和深度.阵的任意两阵元三维坐标均不同,具有复杂的空间取向性.为了提高短DSLA定位的可靠性,采用宽带中频信号进行声源定位.仿真和实验结果表明,利用宽带信号可以进一步提高DSLA定位性能.关于环境失配问题,采用L∞估计器进行解决.仿真结果表明,由于空间取向的复杂性,DSLA较倾斜阵具有更好的源定位性能;在较少环境先验知识的前提下,L∞估计器比MAP估计器和Bartlett估计器具有更好的环境宽容性.
- 刘凤霞潘翔宫先仪
- 非线性/非高斯序贯贝叶斯滤波
- 序贯Bayesian滤波为Bayesian滤波的递归实现,为在线估计系统状态提供了一个合理的框架。序贯贝叶斯滤波是基于状态—空间模型的。在线性高斯状态—空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波为大家熟知的卡尔曼滤波。在非线性/非高...
- 刘凤霞宫先仪
- 关键词：卡尔曼滤波
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