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基于泊松卡尔曼滤波与质点滤波的水下航行器寻源方法
1
作者 高翔宇 吴超 +2 位作者 吴宗秀 冯钊 段萧 《海洋工程》 北大核心 2026年第1期185-193,共9页
以海洋物理化学场寻源为背景,针对水下航行器的场源搜索问题,提出了一种基于泊松卡尔曼滤波与质点滤波的场源参数估计方法。在贝叶斯状态估计的递归过程中,通过泊松卡尔曼滤波估计粒子释放速率参数,通过质点滤波更新场源坐标概率密度,... 以海洋物理化学场寻源为背景,针对水下航行器的场源搜索问题,提出了一种基于泊松卡尔曼滤波与质点滤波的场源参数估计方法。在贝叶斯状态估计的递归过程中,通过泊松卡尔曼滤波估计粒子释放速率参数,通过质点滤波更新场源坐标概率密度,实现场源参数估计的分离,减少了场源状态空间的维度,最后根据信息熵指导航行器的采样行为。分别在二维和三维空间寻源场景中进行了仿真验证,结果显示随着采样次数的增加,该方法对粒子释放速率参数的估计值可以较好地收敛到真实值附近,且可以保证场源位置概率密度估计的准确性。与传统粒子滤波算法仿真结果对比表明,所提方法在保证场源参数估计准确性的同时可以显著减少粒子数量,达到降低维度、提高计算效率的目的。 展开更多
关键词 质点滤波 泊松卡尔曼滤波 贝叶斯状态估计 水下航行器 场源搜索
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二维Poisson方程中不完备边界及未知参数的反演
2
作者 王月 蒋泉 《南通大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第1期76-81,共6页
采用基本解方法和Kalman滤波技术对含有不完备边界或未知参数的Poisson方程的反问题进行研究。通过有限观测点的测量值重建了方程中的不完备边界,得到较为准确的边界值;根据测量值及参数预测值,经过有限次滤波反演得到方程中未知参数值... 采用基本解方法和Kalman滤波技术对含有不完备边界或未知参数的Poisson方程的反问题进行研究。通过有限观测点的测量值重建了方程中的不完备边界,得到较为准确的边界值;根据测量值及参数预测值,经过有限次滤波反演得到方程中未知参数值。结果表明:基本解方法和Kalman滤波技术相结合在处理二维Poisson方程的反问题时具有较强的鲁棒性,是解决反问题的有力工具。 展开更多
关键词 poisson方程 反问题 基本解方法 卡尔曼滤波器
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多跳吞吐量分析及邻节点实时估计算法设计 被引量：15
3
作者 朱清超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2484-2490,共7页
针对媒体接入控制(MAC)协议吞吐量理论分析中单跳性、静态性不足,提出一种面向移动自组网(MANET)的多跳分析模型,并设计了邻节点实时估计算法。首先,基于二维离散时间马尔可夫链(DTMC)吞吐量模型,定义距离参数欧实比(ERR),建立泊松网络(... 针对媒体接入控制(MAC)协议吞吐量理论分析中单跳性、静态性不足,提出一种面向移动自组网(MANET)的多跳分析模型,并设计了邻节点实时估计算法。首先,基于二维离散时间马尔可夫链(DTMC)吞吐量模型,定义距离参数欧实比(ERR),建立泊松网络(PN)分布时多跳吞吐量分析模型;其次,定性分析理论与仿真误差的原因之一在于邻节点的动态性,即模型缺乏移动性考虑;然后,基于卡尔曼滤波算法,定义系统状态更新规则和测量规则,设计一种与泊松节点分布、随机行走模型相适应的邻节点实时估计算法;最后,对比分析多跳吞吐量分析模型的性能。实验结果表明,虽引入0.13 s计算时延,但在吞吐量方面,其精度提高了8%,实现了理论分析模型的多跳扩展和移动性考量。 展开更多
关键词 移动自组网 吞吐量 媒体接入控制 泊松分布 卡尔曼滤波算法
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基于UKF的非齐次泊松跳跃市场微结构模型研究
4
作者 席燕辉 彭辉 +1 位作者 阮昌 丁美青 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期232-246,共15页
本文针对不确定性因素引起资产价格的巨大波动,构建了一个由非齐次泊松过程驱动的跳跃市场微结构模型.在模型参数未知的情况下,我们使用非参数化方法检测出时变跳跃强度,由此再利用无迹卡尔曼滤波和极大似然法来估计跳跃市场微结构模型... 本文针对不确定性因素引起资产价格的巨大波动,构建了一个由非齐次泊松过程驱动的跳跃市场微结构模型.在模型参数未知的情况下,我们使用非参数化方法检测出时变跳跃强度,由此再利用无迹卡尔曼滤波和极大似然法来估计跳跃市场微结构模型参数的值.模拟仿真与实证分析验证了该方法的有效性,并利用AIC准则对两类跳跃波动率模型进行了优劣比较.研究结果表明,跳跃市场微结构模型在拟合股指数据方面要优于跳跃随机波动模型. 展开更多
关键词 市场微结构 跳跃扩散模型 非齐次泊松过程 无迹卡尔曼滤波 极大似然法
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基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型 被引量：6
5
作者 商建东 李盼乐 +1 位作者 刘润杰 李润川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期923-927,934,共6页
针对出租车空载率高、司机寻客难的问题,提出泊松-卡尔曼组合预测模型(PKCPM)。首先,采用加权非齐次泊松模型,针对出租车历史数据进行建模,得到目标时刻的估计值;其次,基于当天的实时数据,将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值... 针对出租车空载率高、司机寻客难的问题,提出泊松-卡尔曼组合预测模型(PKCPM)。首先,采用加权非齐次泊松模型,针对出租车历史数据进行建模,得到目标时刻的估计值;其次,基于当天的实时数据,将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值;最后,将预测值和估计值作为卡尔曼滤波模型的输入参数,实现对目标时刻出租车乘客需求的预测,同时引入误差反向传播机制,减小下一次预测误差。基于郑州市出租车轨迹数据集,对组合模型与非齐次泊松模型(NHPM)、加权非齐次泊松模型(WNHPM)、支持向量机(SVM)等三种模型进行对比,实验结果显示PKCPM的误差比WNHPM、SVM分别降低了8.85个百分点、14.9个百分点。该模型能对不同时段内、不同空间网格的乘客需求进行预测,为出租车寻找乘客提供可靠的依据。 展开更多
关键词 空载率 卡尔曼滤波预测模型 加权时变泊松模型 临近时刻乘客需求
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基于扩展卡尔曼滤波器的网络队列预测
6
作者 余菁菁 《软件导刊》 2020年第8期212-215,共4页
为解决网络队列动态预测问题,提出一个网络系统在泊松分布流量和指数服务时间下的暂态队列行为预测模型并进行仿真验证。阐述基于扩展卡尔曼滤波(Kalman)的预测模型及其具体算法,结合网络中的数据流量特性,构建基于扩展卡尔曼滤波器的... 为解决网络队列动态预测问题,提出一个网络系统在泊松分布流量和指数服务时间下的暂态队列行为预测模型并进行仿真验证。阐述基于扩展卡尔曼滤波(Kalman)的预测模型及其具体算法,结合网络中的数据流量特性,构建基于扩展卡尔曼滤波器的网络暂态队列预测模型,并根据仿真网络中的实际数据对模型进行验证。实验结果表明,所建立的网络暂态队列实时预测模型预测效果比较理想,基本与实时队列长度保持一致。因此,该模型可以较低的代价应用于网络中的动态路由算法及拥塞控制算法中。 展开更多
关键词 通信网络 扩展卡尔曼滤波器 泊松流量 OPNET仿真 预测模型
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