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文檔簡(jiǎn)介
1、帶乘性噪聲系統(tǒng)在石油地震勘探、水下目標(biāo)探測(cè)和跟蹤等問(wèn)題中都有重要應(yīng)用,其最優(yōu)估計(jì)算法研究已有了很大進(jìn)展。本文進(jìn)一步研究帶乘性噪聲系統(tǒng)狀態(tài)在多尺度觀測(cè)下的最優(yōu)固定域平滑估計(jì)問(wèn)題,以及利用小波去噪進(jìn)行量測(cè)預(yù)處理的濾波問(wèn)題。 經(jīng)典線性隨機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)研究已經(jīng)發(fā)展到針對(duì)多傳感器觀測(cè)下的多尺度(多采樣率)的復(fù)雜情況,但帶乘性噪聲系統(tǒng)的相關(guān)研究尚不夠深入。本文利用小波變換和多尺度分析的思想,在帶乘性噪聲系統(tǒng)的多尺度最優(yōu)濾波融合的基礎(chǔ)上,進(jìn)
2、一步研究了其線性最小方差意義下的狀態(tài)最優(yōu)固定域平滑算法。帶乘性噪聲系統(tǒng)的最優(yōu)濾波同經(jīng)典濾波一樣,本質(zhì)上需要最大限度地利用量測(cè)信息,然而在實(shí)際工程應(yīng)用中,當(dāng)假設(shè)量測(cè)是在某一分辨級(jí)上獲得時(shí),量測(cè)信息往往被噪聲嚴(yán)重干擾,如何有效地抑制量測(cè)噪聲是提高濾波精度和可靠性的關(guān)鍵。本文將小波閾值去噪方法與帶乘性噪聲系統(tǒng)濾波方法相結(jié)合,提出了一種基于量測(cè)預(yù)處理的帶乘性噪聲系統(tǒng)最優(yōu)濾波算法。 本文的主要工作如下: 第一,針對(duì)不同尺度多傳感器
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