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J-GLOBAL ID：201202250639019164   整理番号：11A1960954

混合Kalmanフィルタに基づくカオス的信号ブラインド推定

Chaotic Signals Blind Estimation Based on Mixture Kalman Filter

著者 (2件)： Liu Kai (Key Lab. of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks Dep. Shanghai Univ., Shanghai) ,  Huang Qinghua (Key Lab. of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks Dep. Shanghai Univ., Shanghai)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 31  号： 12  ページ： 2457-2460  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 状態ノイズを考慮する場合,未知の時変パラメータを持つカオス的信号のための新規なブラインド推定アルゴリズムをMKF(混合Kalmanフィルタ)に基づいて提案する。結合状態の共同後部確率密度を推定することで信号推定を達成する。結合状態の線状Gaussian部分は,Kalmanフィルタによって推定するが,残存はパーティクルフィルタに基づいて推定する。ノイズがGaussianかそうでない間,詳細に重要度関数の選択について議論して,重要性重さ式を推定した。最終的に状態は有効なパーティクルのMMSEに基づいて推定する。シミュレーション結果は,提案方法が効率的に状態ノイズでカオス的信号のブラインド推定を解決できて,性能は一般法より良いのを示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *信号推定 ,  Kalmanフィルタ ,  濾波器 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  確率密度
準シソーラス用語： *ブラインド推定 ,  パーティクルフィルタ ,  推定アルゴリズム

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kalmanフィルタ ,  カオス ,  ブラインド推定