最优非线性滤波的神经网络实现研究（可复制论文）.pdf

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摘要最优非线性滤波的神经网络实现研究硕士研究生彭金华导师昊乐南东南大学信息科学与工程学院本论文对神经网络理论用丁最优非线性滤波进行了研究,主要完成了以下研究鳎分析了神经网络理论应用于最优非线性滤波的现状及发展趋势,并对神经网络和经典的最优非线性滤波方法进行简单的讨论,其中包括非线性最小方差兰即扩展的卡尔曼滤波头窍咝宰钚《斯兰,研究了神经网络应用于最优非线性滤波的可行性。探讨了基于反向传播网络和基于径向基函数绲年捎欧窍咝月瞬ǎ作为仿真软件,并应用网络和缍允道辛朔抡妫邮笛榈慕嵌妊证了验证了缭诜窍咝月瞬ǚ矫娴挠旁叫裕哂醒盗肥奔涠獭⑺郎窬J可佟精度高等突出优点。最后介绍了基于函数型神经网络的最优非线性滤波,给出了相应的仿真实验结果。可以看到,神经网络用于最优菲线性滤波具有广阔的发展前景。关键词:最优非线性滤波;神经网络;网络;纾缓蜕窬变参数非线性系统
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第一章绪论论文的研究意义际测量数据的处理来滤除信号中的干扰,从而尽可能地恢复一个被噪声干扰了的信息流。种新的滤波方法。目前滤波理论的研究已经跨越了对滤波和滤波本身的研究阶段,而朝着非线性滤波器是指映射关系为非线性的滤波器。非线性滤波器是非线性科学中的一个重要分支。在近滤波器权系数的实时计算。要使滤波器实时跟踪输入信号的变化,以实现实时最优处理,就必须优势,为解决这一难题提供了可能。,作为一个非线性动力学系统,也是一个信号与信息元损坏而失效,通过自组织和自学习,仍能使系统处于最优求解问题状态。络和最优非线性滤波理论的基础上,研究基于神经网络的最优非线性滤波的设计,具有先进性和实用性,滤波是现代通信和控制工程中常用的信号处理方法之一。所谓滤波,就是通过对一系列带有误差的实现实生活中还有许多工程实际问题都有一定程度的非线性和不确定性。这就促使人们去研究和探索各非线性和智能化方向发展。最优滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中求未知真实信号刺的最优估值。在数字信号处理和数字图像处理的早期研究中,线性滤波是主要的处理手段。线性滤波器以其简单的数学表达形式及某些理想特性使之很容易实现。然而,当信号中含有由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声、非加性噪声时,线性滤波器的处理结果就很难令人满意。也就是说,线性滤波器在信号与噪声彼此相关的情况下不能很好地工作。因此研究非线性滤波是非常必要的。代数字信号处理中,非线性滤波器对于解决雷达,通信、水声、遥测、自动控制、地球物理、生物医学、图像处理、语言处理、模式识别、振动分析等领域中的复杂问题与现象有重要意义。非线性滤波器不具有叠加性和比例性,因此输出信号不是其相应脉冲函数与输入信号的卷积。非线性算子可以用各种函数实现,不同函数所对应的最优非线性滤波器具有不同的特性。目前,最优非线性滤波存在如下两个主要问题,即:实时计算滤波器的权系数。但计算权系数的运算量往往很大缫=釽方程虼耍苣延檬计算机算出希望的实时解。非线性滤波器的实时实现。滤波器权系数一旦得到,实时处理的关键就是如何快速地完成输入到输出的映射。由于线性滤波器传递函数较简单,通常只需加权求和运算,因此实现起来比较容易。但对非线性滤波器来说,由于传递函数具有高度的复杂性,因此,实时滤波有一定的困难。为此,人们盼望着一种新的理论和技术的诞生。本课题所研究的神经网络解决方案【所体现出的人工神经网络:处理系统。其自身强大的与人脑类似的功能,使它能解决传统信息处理方法难以解决甚至不可能解决的问题。它主要有鎏氐悖巨量并行性:能以极快的速度来求解复杂问题,得到实时应用。自适应、自学习、自组织性:它求解问题非常灵活,具有很强的坚韧性,即使系统因许多处理单由于神经网络本身存在非线性,它能求解非常复杂、高度非线性的模式分类和模式识别问题。因此,神经网络用于信号处理具有广泛而极其重要的意义,为非线性滤波问题的解决展开了十分诱人的前景。同时,将神经网络方