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变压器分接头位置的改进递推贝叶斯估计 被引量:3
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作者 陈艳波 刘锋 +2 位作者 何光宇 黄良毅 顾志东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第23期71-77,共7页
为准确、快速地估计变压器分接头位置,提出了基于改进递推贝叶斯估计的变压器分接头估计方法。该方法首先形成分接头位置可疑的变压器集合,然后计算可疑变压器在不同分接头位置下的状态估计残差,在此基础上,采用递推贝叶斯估计方法对分... 为准确、快速地估计变压器分接头位置,提出了基于改进递推贝叶斯估计的变压器分接头估计方法。该方法首先形成分接头位置可疑的变压器集合,然后计算可疑变压器在不同分接头位置下的状态估计残差,在此基础上,采用递推贝叶斯估计方法对分接头位置进行后验概率的递推估计。为提高计算效率,对基本的递推贝叶斯估计方法提出以下改进方案:采用线性残差修正方法或预测校正算法以有效减小每次递推时的残差计算量;在递推过程中逐次缩减估计范围;提出递推终止判据,以有效减少递推次数。在IEEE 39节点系统上的仿真计算表明,所提出的算法能准确、可靠地估计出正确分接头的位置,并显著提高递推贝叶斯估计的计算效率,具有较好的在线应用前景。 展开更多
关键词 电力系统分析 状态估计 变压器分接头 位置估计 递推贝叶斯估计
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Wiener系统的变聚点样条逼近递推贝叶斯算法 被引量:5
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作者 景绍学 李正明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-21,共9页
为了辨识过程噪声干扰的Wiener非线性系统,提出了一种基于三样条函数逼近的递推贝叶斯算法.众所周知,传统的多项式逼近具有不能外推、高阶易震荡等缺点.为了克服这些缺点,首先利用三样条函数对Wiener系统的非线性反函数进行逼近,在此基... 为了辨识过程噪声干扰的Wiener非线性系统,提出了一种基于三样条函数逼近的递推贝叶斯算法.众所周知,传统的多项式逼近具有不能外推、高阶易震荡等缺点.为了克服这些缺点,首先利用三样条函数对Wiener系统的非线性反函数进行逼近,在此基础上将待辨识系统参数化为伪线性回归系统.然后把估计到的噪声方差融入算法,接着使用递推贝叶斯算法对参数进行了估计.为了提高三样条函数对非线性反函数的逼近能力,一种基于均值的变聚点选择方法被应用于算法.文中还对算法的收敛性进行了分析,并用数值仿真和案例建模验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 参数估计 Wiener系统 过程噪声 三样条函数 递推贝叶斯算法 可变聚点
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Hammerstein-Wiener系统的递推贝叶斯参数辨识算法 被引量:4
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作者 景绍学 李正明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期419-421,共3页
为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统,基于递推贝叶斯算法和奇异值分解,提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数,然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明,所提算法可以较小的计算量... 为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统,基于递推贝叶斯算法和奇异值分解,提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数,然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明,所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。 展开更多
关键词 参数估计 模块化系统 两阶段算法 递推贝叶斯算法 奇异值分解
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基于递推贝叶斯的检测跟踪一体化方法 被引量:1
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作者 韦文 汤俊 彭应宁 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2181-2186,共6页
在雷达系统中,对雷达散射截面积(Radar Cross-Section,RCS)较小的快速机动目标的检测与跟踪是难点。本文提出采用基于递推贝叶斯原理的检测跟踪(Track-and-Detect,T&D)一体化方法提高雷达对这类目标的检测和跟踪性能。针对机动目标... 在雷达系统中,对雷达散射截面积(Radar Cross-Section,RCS)较小的快速机动目标的检测与跟踪是难点。本文提出采用基于递推贝叶斯原理的检测跟踪(Track-and-Detect,T&D)一体化方法提高雷达对这类目标的检测和跟踪性能。针对机动目标,用模型参数更新法来改进递推贝叶斯方法,即利用先验信息或实时估计的目标速度信息实时更新运动模型参数。对雷达实测数据的处理结果表明,该方法在机动目标的平均信噪比约为6dB时,即可实现在虚警率为10-3时检测概率达到0.9的指标。 展开更多
关键词 雷达信号检测处理 小目标 机动目标 检测跟踪一体化 递推贝叶斯方法 转移概率矩阵
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基于数据滤波的带协方差重置的递推贝叶斯算法
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作者 景绍学 李正明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期1338-1341,共4页
针对传统最小二乘算法计算量大、在有色噪声干扰下估计有误差的问题,提出了一种基于滤波技术的带协方差重置的递推贝叶斯算法。该算法使用一个动态非线性滤波器对输入输出数据进行滤波,然后使用贝叶斯方法进行参数估计。为了加快参数的... 针对传统最小二乘算法计算量大、在有色噪声干扰下估计有误差的问题,提出了一种基于滤波技术的带协方差重置的递推贝叶斯算法。该算法使用一个动态非线性滤波器对输入输出数据进行滤波,然后使用贝叶斯方法进行参数估计。为了加快参数的收敛速度,在算法中加入了一种新型的协方差重置策略。计算量分析表明,当过程模型和噪声模型的阶数分别为6和4的时候,所提算法可以减少约62.35%的计算量。仿真结果显示,所提算法与传统最小二乘算法在采样数据长度为3 000时的估计误差分别为0.771%和1.118%。因此,所提算法具有较高的计算效率,并且可以给出精度较高的参数估计值。 展开更多
关键词 递推贝叶斯算法 滤波 协方差重置 参数估计 在线算法 伪线性模型
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基于多层递推离散动态贝叶斯网络的协同决策优化
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作者 唐政 高晓光 孙超 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第4期18-21,共4页
根据电子对抗与火力打击协同使用分层递阶控制的特点,建立基于多层递推离散动态贝叶斯网络协同使用决策模型。依据协同理论,引入协同度概念,用协同度作为确定电子对抗与火力打击协同使用决策随时间变化的状态转移概率的依据。提出前向... 根据电子对抗与火力打击协同使用分层递阶控制的特点,建立基于多层递推离散动态贝叶斯网络协同使用决策模型。依据协同理论,引入协同度概念,用协同度作为确定电子对抗与火力打击协同使用决策随时间变化的状态转移概率的依据。提出前向后向递归搜索算法,求解电子对抗与火力打击协同使用决策问题。通过仿真实验证明,该方法能够减少信息传输,缩短决策时间,大大增强动态不确定条件下决策的适应性。 展开更多
关键词 电子对抗 火力打击 多层递推离散动态贝叶斯网络 协同使用决策
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协方差重置的两阶段递推贝叶斯参数辨识算法
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作者 景绍学 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期60-66,251,共8页
为了在有色噪声干扰情况下获得无偏估计,基于辅助模型思想和分解技术,提出了一种带协方差重置的两阶段递推贝叶斯辨识算法。该算法首先把待辨识模型分解成两个虚拟子模型,然后分别辨识;同时,把估计到的噪声方差引入算法,并加入了一种新... 为了在有色噪声干扰情况下获得无偏估计,基于辅助模型思想和分解技术,提出了一种带协方差重置的两阶段递推贝叶斯辨识算法。该算法首先把待辨识模型分解成两个虚拟子模型,然后分别辨识;同时,把估计到的噪声方差引入算法,并加入了一种新的协方差重置方法。计算量分析表明,与带协方差重置的最小二乘算法相比,所提算法可以减少计算量。仿真结果显示,所提算法的估计误差比传统最小二乘算法要小。实例建模证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 两阶段递推算法 递推贝叶斯算法 最小二乘算法 协方差重置
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输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法
8
作者 景绍学 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期329-333,共5页
针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性... 针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性分析表明,该算法给出的参数估计值收敛于参数真值。该算法综合考虑了噪声方差、数据的先验概率分布和参数的先验概率分布,可以获得比最小二乘法更高的精度的估计值。 展开更多
关键词 输入非均匀采样系统 广义输出误差模型 递推贝叶斯算法 参数估计
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基于粒子滤波技术的抗多径测向方法 被引量:2
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作者 汪立新 林孝焰 吴涛 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期11-14,共4页
针对空间相干信号源的测向困难问题,提出了一种基于“粒子”滤波的处理方法,从概率角度进行相干波的DOA估计,用后验权值内插法避开再采样枯竭困扰,改善了滤波性能。只需极少的几次快拍完成对瞬间相干信号的测向,仿真表明该方法是可行的。
关键词 多径传播 相干信号 非线性 贝叶斯递推 粒子滤波 DOA估计
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动态环境下基于粒子群算法的多用户检测器 被引量:1
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作者 赵彦杰 唐普英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期141-143,共3页
在动态环境下,在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明,在动态环境下首先识别在线用户,然后进行多用户检测,会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论(Random Set Theory,RST)理论,应用一种群智能算法——... 在动态环境下,在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明,在动态环境下首先识别在线用户,然后进行多用户检测,会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论(Random Set Theory,RST)理论,应用一种群智能算法——粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)提出了动态环境下的多用户检测器。仿真结果表明该检测器收敛速度快、适应性较强,有效地解决了动态环境下多用户检测。 展开更多
关键词 动态环境 随机集 粒子群算法 贝叶斯递推
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计及多类型分布式电源的电压无功优化控制研究 被引量:8
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作者 彭道刚 王亮 +1 位作者 钱玉良 姚峻 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第13期30-37,共8页
针对负荷的时变性和分布式电源(DG)出力的波动性使得基于实时无功优化的电压控制效果劣化问题,提出了一种含多DG的配电网电压无功优化控制策略;推导了负荷节点注入无功功率对电压变化的灵敏度矩阵;给出了SCB投切组数的确定方法。基于改... 针对负荷的时变性和分布式电源(DG)出力的波动性使得基于实时无功优化的电压控制效果劣化问题,提出了一种含多DG的配电网电压无功优化控制策略;推导了负荷节点注入无功功率对电压变化的灵敏度矩阵;给出了SCB投切组数的确定方法。基于改进递推贝叶斯估计方法估算最佳的OLTC,利用RTU所获取的相关数据确定各馈线处SVR的分接头开关档位,根据目标值调整控制变量实行自主优化选择和投切控制,达到最优控制方式。以加入多种DG和负荷类型的IEEE33节点典型馈线系统作为仿真算例,分析结果表明所提控制策略能显著地稳定电压幅值,具有较好的在线应用前景。 展开更多
关键词 配电网 电压无功优化 分布式电源 灵敏度矩阵 改进递推贝叶斯
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一种基于Gauss von Mises分布模型的非线性量测更新方法
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作者 陈慕羿 王洪源 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期361-365,共5页
基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的Gauss Von Mises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方... 基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的Gauss Von Mises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。 展开更多
关键词 GAUSS von Mises分布 狄拉克混合逼近 递推贝叶斯滤波 量测更新
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基于粒子滤波算法的自平衡两轮电动车设计与研究
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作者 陶模 李俨 +1 位作者 谢兰 张守旭 《电子设计工程》 2013年第21期95-97,共3页
智能自平衡两轮电动车是典型的非线性系统,智能自平衡两轮电动车是一种两轮式左右并行布置结构的自平衡系统,要在各种状态下保持动态平衡。采用超声波、陀螺仪传感器及其他传感器实现增稳系统。智能自平衡两轮电动车是严重非线性、非高... 智能自平衡两轮电动车是典型的非线性系统,智能自平衡两轮电动车是一种两轮式左右并行布置结构的自平衡系统,要在各种状态下保持动态平衡。采用超声波、陀螺仪传感器及其他传感器实现增稳系统。智能自平衡两轮电动车是严重非线性、非高斯系统,传统滤波算法无法解决传感器噪声问题,粒子滤波是一种基于Monte Carlo思想的非线性、非高斯系统滤波算法,完全突破Kalman滤波理论框架,它对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制。 展开更多
关键词 自平衡 非线性 粒子滤波 重采样 递推贝叶斯估计
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