基于粒子滤波的混沌同步性能研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Research on chaotic synchronization performance based on particle filter
  • 作者:任凤娟 ; 冯四风
  • 英文作者:Ren Fengjuan;Feng Sifeng;City University of ZhengZhou;Shanghai Pu Hua integrity Information Technology Co., Ltd.;
  • 关键词:扩展卡尔曼滤波 ; 无损卡尔曼滤波 ; 粒子滤波 ; 混沌同步
  • 英文关键词:Extended Kalman Filter;;Unscented Kalman Filter;;Particle filter;;Chaotic synchronization
  • 中文刊名:WDZC
  • 英文刊名:Electronic Test
  • 机构:郑州城市职业学院;上海普华诚信信息技术有限公司;
  • 出版日期:2018-11-05
  • 出版单位:电子测试
  • 年:2018
  • 期:No.402
  • 语种:中文;
  • 页:WDZC201821026
  • 页数:3
  • CN:21
  • ISSN:11-3927/TN
  • 分类号:65-67
摘要
本文比较了扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波和粒子滤波的混沌同步方法在不同信噪比下的同步均方误差。研究结果表明,在较低的信噪比下,粒子滤波算法可以有效地实现混沌同步,同扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的混沌同步方法相比,粒子滤波混沌同步的稳健性更好,同步均方误差更低。
        This paper compares the synchronization mean square error of the chaotic synchronization methods based on extended Kalman filter, lossless Kalman filter and particle filter under different signal-to-noise ratios? The results show that the particle filter algorithm can achieve chaotic synchronization effectively under low SNR. Compared with the extended Kalman filter and unscented Kalman filter, the particle filter has better robustness and lower synchronization mean square error.
引文
[1]A.Rashid,A.K.Khambampati,B.S.Kim,et al.An EKF based estimation scheme for sedimentation processes in vessels using EIT-type measurement data[J].Flow Measurement and Instrumentation,2010,21(4):521-530.
    [2]程水英.无味变换与无味卡尔曼滤波[J].计算机工程与应用,2008,44(24):25-35.
    [3]M.G.Xu,Y.L.Song.Bayesian sequential state estimation for MIMO-OFDM systems[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2010,21(1):148~153.
    [4]徐茂格,宋耀良,刘力维.基于修正扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的混沌信号检测与跟踪[J].南京理工大学学报,2007,31(4):514~517.
    [5]张卫明,张炎华,钟山.蒙特卡罗粒子滤波算法应用研究[J].微计算机信息,2007,23(1):295~297.

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700