量子隨機濾波器及其參數(shù)計算研究.pdf

1、在隨機濾波領域中，觀測信號的狀態(tài)轉換模型通常是未知的，設計一個不依賴于觀測信號及干擾噪聲先驗特性的智能濾波器，對抗隨機干擾具有重要作用。量子濾波器利用薛定諤方程作為萬能狀態(tài)轉換方程，從而實現(xiàn)了無模型濾波。因此，改進量子濾波算法和提高其適用性具有重要的應用價值。
　　本研究主要內容包括：⑴為了提高量子濾波器的準確性與穩(wěn)定性，提出了采用可變方差的高斯核函數(shù)對觀測信號進行預處理，對該方法提高濾波器穩(wěn)定性和準確性的原理進行了詳細分析。最后

2、將改進的量子濾波算法與遞歸最小二乘濾波算法進行仿真對比，說明了改進量子濾波算法的準確性、自適應性以及靈活性。⑵為了能快速獲得量子濾波器的濾波參數(shù)，通過分析量子濾波器的認知過程，將濾波參數(shù)分為與觀測信號無關的系統(tǒng)參數(shù)和僅與觀測信號相關非系統(tǒng)參數(shù)，并建立了非系統(tǒng)參數(shù)和正弦輸入信號的頻率及輸入信噪比之間的函數(shù)關系。最后將利用本文所述方法求得的濾波參數(shù)的濾波器和利用遺傳算法得到的濾波參數(shù)的濾波器進行仿真對比，說明了本文所述方法的有效性和高效性。

3、⑶在過濾非正弦輸入時，為了保證濾波的準確性，本文采用短時傅里葉變換近似在線估計輸入信號的頻率及輸入信噪比，從而實現(xiàn)非系統(tǒng)參數(shù)的在線更新。最后通過固定非系統(tǒng)參數(shù)的濾波器和在線更新非系統(tǒng)參數(shù)的濾波器的仿真對比，說明本文所述非系統(tǒng)參數(shù)在線更新算法的優(yōu)越性及其不足。⑷當觀測信號為矢量序列時，為了充分利用其空間相關性，首先設計了時間復雜度較低的無反饋量子濾波算法，然后將其拓展為二維量子濾波算法。最后將二維量子濾波器和獨立一維量子濾波器組進行仿真對