序贯蒙特卡罗相关论文
粒子滤波器(Particlefilter,PF)是一种结合重要性权重抽样的序贯蒙特卡罗方法,能够应用到任意状态空间模型,并且能较好地估计经过......
大规模风电并网使系统发电成本分析面临巨大挑战,有效评价大规模风电并网对系统发电成本的影响意义重大。本文针对风电间歇性与波......
针对传统跟踪算法受背景杂波与不同目标类型混淆影响较大的问题,提出了一种利用N型序贯蒙特卡罗PHD(SMC-PHD)滤波的多目标跟踪。基......
多输入多输出(Multi-Input Multi-Output:MIMO)技术是未来无线通信系统的主导技术之一,并已经应用于新一代无线通信系统的标准。MI......
当前世界能源与环境问题日益突出，风电等间歇性能源得到广泛利用，并网运行风电场数量和规模逐渐增加。然而由于风电资源的间歇性与波......
序贯蒙特卡罗(简称SMC)方法是一种估计非线性非高斯状态空间模型的常用方法,它通过逐维地产生高维蒙特卡罗样本来近似状态变量的后......
大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain ,HMC)模型,而 HM C模型隐含的独立性假定在......
为了评估风电并网对发输电系统可靠性的影响，建立了基于序贯蒙特卡罗方法的风电场发输电可靠性模型。该模型充分考虑了机纽、线路、......
多目标跟踪的实时性、目标的状态提取与航迹连续的正确率受杂波、漏检、目标近距离这些因素的干扰。为了解决这些问题,提出一种改......
多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)技术可以有效提高水禽监控网络节点间的数据传输速率和误比特性能.载波序号调......
针对非线性系统模型中复杂环境下的多目标跟踪问题，提出了一种可应用于复杂环境中的序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波（SMC-PHD）算法。该......
针对具有空时分组码的多载波CDMA（Space Time Block Coding Multi Carrier Code Division Multiple Access,STBC-MC-CDMA）信号扩频码......
经典序贯蒙特卡罗概率假设密度（Sequential Mote Carlo Probability Hypothesis Density,SMC-PHD）滤波中,将目标状态转移密度函数做......
本文提出了一种用于处理一般状态空间模型状态估计的延迟取样估计算法。数值实验的结果表明，在计算复杂度卡H当的条件下，该算法能够......
针对标准标签多伯努利(labeled multi-Bernoulli,LMB)算法只考虑了单个运动模型的问题,提出了一种适用于跳转马尔科夫系统的多模型......
为提升多伯努利滤波器序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,SMC）实现中粒子采样的有效性,提出一种CBMe MBer辅助粒子滤波（Auxiliary ......
该文对标准型SMC-PHD滤波器作了两点改进。第一,提出基于观测值的目标个数和目标状态估计方法,该方法首先计算以观测值为行、存活......
针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题，提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗（SMC）动态称重数据处理新方法......
为了得到最优的MIMO迭代接收机，需要精确计算软输入软输出检测器输出的外信息，但精确计算的复杂度随调制阶数和天线数指数增长，不适合......
随着互联网、物联网和智能交通等信息产业高速发展,人们对信息传输的需求越来越大,同时对通信的速率和质量提出更高的要求。在下一......
概率假设密度（Probability Hypothesis Density,PHD）滤波器的序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,SMC）实现需要大量的粒子。为了解决......
大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很......
针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪......
为考察信息系统对微网可靠性的影响,从信息物理融合的角度提出孤岛微网可靠性建模与评估方法,更细致全面地刻画微网可靠性水平与运......
针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度（SMC......
针对多径信道环境下非同步长码DS-CDMA信号扩频码及信息序列等参数的联合估计问题,该文提出了基于序贯蒙特卡罗(SMC)的盲估计算法......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
概率假设密度(PHD)滤波算法在雷达、红外以及可见光等传感器的多目标跟踪中研究越来越广泛。主要研究了基于PHD滤波的多目标跟踪算......
非线性或非高斯特征(特别是含有潜变量)的计量模型,增加了对其模型参数估计的复杂性。本文通过研究发现,将SMC方法体系中的APF算法......
多目标跟踪的主要任务是依据传感器获取的含噪数据来联合估计多目标个数及其运动状态或者运动航迹,性能稳定且高效的多目标跟踪算......
大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔科夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很......
架空线路传输容量限制是影响配电网可靠性的重要因素,动态热定值可有效挖掘现有配电线路的热载流能力,提高配电网运行的可靠性。为......
序贯蒙特卡罗方法是产生随机样本的一种方法，在信号传输与压缩、机器感知与导航、机动目标跟踪、人体轮廓跟踪与行为异常分析、复杂......
本文在考虑线路容量约束和潮流分布的条件下，采用序贯蒙特卡罗仿真和全年时变负荷模型评估典型配电网多重故障模式的可靠性。 配......
针对标准SMC-PHD滤波方法在密集杂波和漏警条件下容易出现的目标数错估和失跟问题,提出一种应用目标起始和维持规则辅助的SMC-PHD......
实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一......
概率假设密度滤波器的典型序贯蒙特卡罗实现方式与粒子滤波类似,均是利用大量加权粒子估计多目标状态,典型实现方式是为每个期望目......
提出了考虑线路容量约束和潮流分布的基于序贯蒙特卡罗仿真和时变负荷模型的评估配电网可靠性的模型。模型中切负荷策略综合考虑了......
为了研究风电对发电系统可靠性的影响,使用了序贯蒙特卡罗模拟。建立了基于马尔科夫链的多状态风电机组模型,采用了基于双重抽样的......
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权......
