基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统技术方案

本发明专利技术涉及一种非线性系统，具体地说，涉及基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统。其包括变量处理单元、等价表示单元、模型建立单元、模型改写单元和求解转换单元。本发明专利技术中通过结合预测误差协方差矩阵，建立预测值和测量值扩维向量的相互独立分解方法，并将每一时刻多次实现得到的目标函数进行统计，与抽样平均估计算法的核心公式相对应，建立用于估计系统状态的目标函数，从而更好的匹配了原样本均值估计器的思想，另外，将增益矩阵建模为一个不动点方程，进行在线迭代优化求解，并通过设置不同的参数，获得在不同条件下的最优估计值，从而提高估计值的精确度。从而提高估计值的精确度。从而提高估计值的精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统


[0001]本专利技术涉及一种非线性系统，具体地说，涉及基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统。

技术介绍

[0002]滤波器是一种选频装置，可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分，利用滤波器选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析，在电子
，“波”被狭义地局限于特指描述各种物理量的取值随时间起伏变化的过程，该过程通过各类传感器的作用，被转换为电压或电流的时间函数，称之为各种物理量的时间波形，通常还需要对波进行滤波。
[0003]一般的非线性滤波可归结为求条件期望的问题，对于有限多个观测值的情形，条件期望原则上可以用贝叶斯公式来计算，另外原始最大相关熵滤波已说明观测噪声为非高斯，但在算法描述中，仅对系统进行一次随机实现，这种方式是无法获得观测噪声的统计特性，从而大大降低最后估计值的精确度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，其特征在于：包括变量处理单元(100)、等价表示单元(200)、模型建立单元(300)、模型改写单元(400)和求解转换单元(500)，其中：所述变量处理单元(100)用于将高阶多项式定义为隐式变量；所述等价表示单元(200)用于将原始状态模型等价地表示为伪线性形式，并形成伪线性状态模型；所述模型建立单元(300)用于结合伪线性状态模型建立增广线性状态模型；所述模型改写单元(400)用于将原始状态模型改写为线性形式；所述求解转换单元(500)用于对改写的线性形式进行求解，并将求解结果转换为滤波形式。2.根据权利要求1所述的基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，其特征在于：所述变量处理单元(100)定义的隐式变量采用参数变量进行处理。3.根据权利要求1所述的基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，其特征在于：所述模型建立单元(300)增广线性状态模型的建立根据相关熵进行联合分布，形成联合分布函数的随机变量。4.根据权利要求3所述的基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，其特征在于：所述联合分布函数采用抽样平均估计算法对相关熵进行计算，其计算公式如下：其中，E为期望算子；κ(
·
,
·
)为高斯核；X和Y为隐式变量；N为抽样次数；e为核带宽；n为联合分布函数的随机变量个数；为隐式变量的相关熵。5.根据权利要求1所述的基于最大熵高阶扩展的滤波器用非线性系统，其特征在于：所述模型改写单元(400)包括伪线性表示模块(410)和线性化表示模块(420)，所述伪线性表示模块(410)用于对改写的非线性函数通过伪线性函数进行表示；所述线性化表示模块(420)用于对改写的非线性函数通过线性化函数进行表示。6.根据权利要求5所述的基于最大熵高阶扩展的滤...

【专利技术属性】
技术研发人员：文成林，
申请(专利权)人：广东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：