基于高斯和的滤波算法研究.pdf

《基于高斯和的滤波算法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、：雜／祕苗観，；‘傳＇巧’學技、；崎；戀《作於終議動撫ｍｉｌｌ．入呼．謎．線游：安議渝＇啡．篆轉ｔ‘．１１顯譯鑛藝蒙．．？Ａ、参ｙｙ硕／女学フ信旅文襲＇；‘．坤也费冷、．，：供帮碱端．心；邻夺巧，‘＇Ｉ＇．，郁，，雜；．嫂品，，：钱锦摇、．薪、擊；＇ｆ潛｜｜難＇＇。、；，、‘＇’．．．；．：；＾５，＇／．＾，；．；＇＇、非讲，．於門芋ｉ＾．．；、切连解雜＾的，谭■．＼、．：．；．’．：？棘嘴．，、；Ｃ抓；．哪ｙ編辦我请；嶺；奠又乂中文题名）：基于高斯和的滤液算法研究丐宴紐樂ｇ＇＇．‘ｙＫ７ｉ鑽議靖＇＂——’

2、－＾、＂片．辜‘ｆｉ＾裸户可畔冀崎，民ｅｈｎＦｉｌｉｎＡＩｓｅａｒｃｏｔｅｒｌｏｒｉ化ｍＢａｓｅｄ識：亩弦少宁淹Ｕ邊：（英文题名）ｇｇ；．＇’’’■’‘．．．’’‘、、’、３Ｈ‘Ｕ．茂亩＿於＇．ｉ帮‘’．輯’漆、－．＇．、、＂．：心．：？Ｇ；占；ｏｎａｕｓｓＳｕｍ、；．吗心Ｖ．ｒ处：Ｖ皆．．Ｖ．、＇＇＂＇．＊＇、－．＂一＂＂■－‘．‘、；■■Ｉ．＇’．■－■＇．；‘．’＾巾古．‘，．，气Ｋ、我沪案知过．｛‘一；．心１、’．—＾巧；八；賴麵Ｉ纖警繼如縣膽和｜勒雄擊镶讚：；；驚麵議雜巧ｆ究生＾＾＾＾＾＾１１２！？綾黎

3、＇’‘＇一，‘＇’‘．’，；％铅导师：陈金广（职称）副教授心、：：．、．Ｖ’；‘矜．’、＇”、’‘‘Ｉ：；＾：公＾的１；：＼ｃ’：ｒ’．式；Ｌ，、、．畔｜．异，、’…、＊，巧Ｉ化描■治片．．，．心，．田春娜（职称）副教授巧．‘：．姑．Ｉ，：奈茲事：计巧化科学学除＿．，．，據菊鷄女謹譚、奉麵攀、．．．＇．、？：？．’祗式带｜：．鱗尚计算机技术．．——一皆詔句於．，１｜｜单巧．’：‘．＇、＇；＇＇．；＾；’．；、施成聲讳、料罐吿、．川巧岭片昕了＾冉Ａ白资ｒ．‘苗Ｖ．，巧媒咬變訂＇？，．；藏诚辦夢苗柄：娩巧茲獻．－ｉｔ姑换Ｖ＂一爭．：；皆

4、誓貧轉Ｖ；．；；聲；；，黎柳．如ＶＶ－？；／鄉．？？＇？：？？Ｈ駡．．．－？？，’ｔ．＾＾Ｖ人；、．、一、＇．Ａ、；、、．‘‘．．．’、ｖＶ‘１．．－Ｖ．？；■、、＇．、．＼．‘，－、、硕士学位论文（中文题名）基于高斯和的滤波算法研究（英文题名）ResearchonFilteringAlgorithmBasedonGaussSum研究生:张曼导师:陈金广（副教授）田春娜（副教授）学院:计算机科学学院学科专业:计算机技术学位类型:专业学位学位授予年度:2015年6月学校代码10709中图分类号TP391UDC密级：□公开□保密硕士学

5、位论文（专业学位）论文题名:基于高斯和的滤波算法研究研究生：张曼学号：2012105导师（校内）：陈金广（副教授）导师（校外）：田春娜（副教授）学院：计算机科学学院专业领域：计算机技术申请学位：工程硕士答辩委员会主任委员：邓成（教授博士生导师）答辩日期：2015年5月24日基于高斯和的滤波算法研究摘要：高斯和滤波理论主要用于处理系统噪声为非高斯分布、或非线性系统模型的后验概率密度不能用单个高斯分布来近似的情况。目前，航空航天、电子信息和目标跟踪等领域都广泛和充分的应用了高斯和理论。针对各种特定条件下的系统，学者们结合高斯和思想，推导出了相应特定环境下的滤波算法：例如适用于线性系统的高斯

6、和卡尔曼滤波算法、能够处理弱非线性系统的高斯和扩展卡尔曼滤波算法、能够解决强非线性系统的高斯和粒子滤波算法等。但是目前的研究成果还有两个方面的不足没有得到完全彻底的解决：一方面是由于算法本身的缺陷使得滤波效果不够好，另一方面是某些条件下的滤波问题还没有相应的算法能够处理。因此本课题在现有算法的基础上作进一步的改进和研究，提出滤波精度更高和能够处理其他不同条件下的高斯和滤波算法。本课题完成的研究内容包括:（1）欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法由于环境和设备的影响，滤波过程中常常带有未知的量测系统误差，欠观测条件下的增量卡尔曼滤波算法能够在很大程度上去除这种误差，很好地进行状态跟踪。

7、然而，当系统过程噪声以及系统量测噪声是非高斯分布的情况下，这种方法不能直接使用。针对该问题，本课题结合高斯和的理论思想，提出一种欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法。该算法将初始状态、系统过程噪声以及系统量测噪声都用高斯和的方式来近似，接着按照增量卡尔曼滤波的思想对每个高斯项做预测以及更新，最后以累加和的形式近似的表示出系统的状态估计值。仿真结果表明：该算法在非高斯噪声分布的情况下，既能成功地消除量测系统误差，又能有效地提高滤波估计的准确度和