-
公开(公告)号：CN110121184B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910342121.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明方法属于信号处理领域，具体为一种非负约束条件下的分布式在线自适应扩散组合系数优化方法。本发明通过构造全局代价函数，应用KKT条件和定点迭代方案，将非负组合系数的在线优化问题转化为最小方差无偏估计问题，进而分别得到组合系数的闭式解和自适应解。与静态组合系数方案(Uniform)相比，本发明能够提高各种分布式算法对网络环境的空间变化的鲁棒性和稳健性；与现有的分布式自适应组合系数在线优化方法(Stochastic g radient)相比，嵌入本发明方法的分布式跟踪算法的暂态和稳态性能均有所提升；同时，本发明方法具有计算复杂度低的优点，且能够满足更多非负性约束条件下的实际信号处理系统的要求。
-
公开(公告)号：CN110516198A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910645592.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明本发明属于信号处理领域，具体为一种分布式非线性卡尔曼滤波方法，用后验分布函数来描述目标的真实状态，并用一个指数族分布的函数来近似该后验分布函数；首先，本发明通过优化每个节点中间后验分布近似函数与真实后验分布函数之间的后向KL散度以获取中间状态估计；然后，通过优化每个节点的最终后验分布近似函数与其邻居节点的中间后验分布近似函数之间前向KL散度的凸组合来计算每个节点的最终状态估计结果。本发明收敛速度快，并且采用多个节点同时工作的方式，能有效节约计算成本，大大提高计算效率，被广泛应用于涉及分布式无限传感器和非线性动力系统的定位，目标跟踪等领域中。
-
公开(公告)号：CN109671100A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811453217.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于信号处理领域，提供一种基于时延和多普勒的分布式网络粒子滤波可变扩散组合系数直接跟踪定位方法，旨在解决在网络信噪比环境复杂或恶劣时，固定权系数的方法追踪性能恶化的问题；本发明提出利用局部中间状态估计值构造局部最优代价函数，应用子空间投影的方法将有约束问题转化为无约束问题，进一步通过RLS迭代方法求得最优解来获得自适应变化的组合系数，与传统的基于时延和多普勒的分布式粒子滤波目标直接跟踪方法相比，能够实现更好的追踪效果；本发明可应用于信噪比恶劣的情况，提高了分布式自适应粒子滤波直接跟踪方法的鲁棒性和稳健性。
-
-
Search Results
13
records
(took 0.016 seconds)
