导读:本文包含了乘性噪声论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,方程,算法,偏差,卡尔,分数,流形。
乘性噪声论文文献综述
李琴,陈光淦,杨敏[1]（2019）在《关于乘性噪声驱动的随机动力系统的中心流形的逼近》一文中研究指出研究一类带乘性噪声驱动的随机发展方程的中心流形的Wong-Zakai型逼近,基于不变流形下解的收敛,用带光滑噪声的随机系统的中心流形去逼近原系统的中心流形,从而使得原随机系统的动力行为更清晰易见.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
李子愚,刘兆霆,姚英彪[2]（2019）在《乘性噪声环境和非理想二值信道下的1比特鲁棒参数估计》一文中研究指出在无线传感器网络中,每个传感器节点能量存储、计算能力和带宽资源通常是有限的。直接将各个节点的采样信号模拟值(或较多的量化比特)传输到融合中心进行集中处理,将消耗较大的节点能量,并导致较大的通信负载。研究基于无线传感器网络的参数估计问题,考虑将每个传感器节点的采样信号值压缩成1比特信息后再传输到融合中心,并且考虑节点与融合中心之间的通信是非理想的,存在噪声干扰和多径问题。论文利用最大似然方法,推导出一种1比特鲁棒期望最大(OBR-EM)算法,并分析了参数估计的克拉美罗下界(CRLB),仿真实验验证了算法的有效性。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年11期）
刘子源,梁家瑞,钱旭,宋松和[3]（2019）在《带乘性噪声的空间分数阶随机非线性Schr?dinger方程的广义多辛算法》一文中研究指出带乘性噪声的空间分数阶随机非线性Schr?dinger方程是一类重要的方程,可应用于描述开放非局部量子系统的演化过程·该方程为一个无穷维分数阶随机Hamilton系统,且具有广义多辛结构和质量守恒的性质.针对该方程的广义多辛形式,在空间上采用拟谱方法离散分数阶微分算子,在时间上则采用隐式中点格式,构造出一类保持全局质量的广义多辛格式.对行波解和平面波解等进行数值模拟,结果验证了所构造格式的有效性和保结构性质,时间均方收敛阶约在0.5到1之间.(本文来源于《计算数学》期刊2019年04期）
蒲学科,陆宇婷[4]（2019）在《具有乘性噪声的随机高阶准地转方程的大偏差》一文中研究指出近年来,随机准地转方程受到了许多学者的关注.一方面在于此方程与着名的随机Navier-Stokes方程有许多相似之处,另一方面在于准地转方程是地球物理动力学的重要模型.主要讨论带乘性噪声的随机准地转方程.首先,严格证明了在d=2,3维上,强解的存在性和温和解的唯一性;其次,基于拉普拉斯原理和弱收敛方法,证明了方程满足大偏差原理.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
黄建斌[5]（2019）在《乘性噪声干扰下的公路施工平整度自动测量》一文中研究指出为了提高对公路施工平整度的自动测量和检测能力,在乘性噪声干扰下提出一种宽带时延滤波检测的公路施工平整度自动测量方法,采用传感器和光学测量方法进行公路施工平整度测量数据采集和信号生成处理。构建公路施工平整度测量回波检测信号模型,用级联匹配滤波检测和码间干扰抑制方法进行公路施工平整度测量信号的乘性噪声干扰抑制,对干扰成份进行提纯处理,采用相干匹配检测方法对公路施工平整度测量信号进行频谱分析,提取平整度测量的谱特征量,根据特征提取结果实现乘性噪声干扰下的公路施工平整度自动测量。仿真结果表明,采用该方法进行公路施工平整度测量的准确性较高,自适应性能较好。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年09期）
朱海宽,彭岚峰,孙洪伟[6]（2019）在《乘性噪声干扰下通信系统信号偏差控制仿真》一文中研究指出采用当前方法控制通信系统的信号偏差时,不能有效去除通信系统信号中存在的乘性噪声,控制后的通信系统的误码率较高,存在去噪效果差和控制效果差的问题。提出乘性噪声干扰下通信系统信号偏差控制方法,采用经验模态分解方法对通信系统信号做初步去噪处理,再结合傅里叶谱相减方法和同态滤波方法去除通信系统信号中存在的乘性噪声。计算数据信号和导频信号在通信系统中的相角差,根据计算得到的相角差构建通信系统信号偏差控制器,在乘性噪声干扰下完成通信系统信号的偏差控制。实验结果表明,所提方法可有效去除通信系统信号中存在的乘性噪声,控制后的通信系统的误码率变低,验证所提方法的去噪效果好、控制效果好。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
王云肖,舒级,杨袁,李倩,汪春江[7]（2019）在《加权空间中带乘性噪声的随机分数阶非自治Ginzburg-Landau方程》一文中研究指出考虑带乘性噪声的随机分数阶非自治Ginzburg-Landau方程在加权空间Lρ2(Rn)中的渐近性质.首先将随机偏微分方程转化为仅含随机参数的随机方程,然后对该方程的解进行先验估计,并通过尾估计得到渐近紧性成立,从而随机动力系统的紧性成立,最后证明Lρ2(Rn)中随机吸引子的存在性.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
郭仲凯,程水林,王维峰[8]（2019）在《加性和乘性噪声对随机偏微分方程的激励性（英文）》一文中研究指出本文研究加性噪声和乘性噪声对一类随机偏微分方程激励性问题.利用It?公式和能量估计方法方法,得出在两种不同噪声下,相对应的随机偏微分方程噪声激励指标不同.从而从这个角度来看,加性噪声与乘性噪声对随机偏微分方程的影响是不一样的.(本文来源于《应用数学》期刊2019年03期）
冯潇[9]（2019）在《梯度型乘性噪声驱动的Allen-Cahn方程的数值解》一文中研究指出Allen-Cahn方程在材料学的研究中具有重要的意义,并且已经成为在向量场方法论中一般界面移动问题的基本方程和组成部分.但是在许多平均曲率流的应用中,可能存在因为材料的热膨胀或者本身内在的不稳定性等原因引起的不确定性.因此本文通过在确定的平均曲率流中,根据几何定律加入噪声项,得到一个带有梯度型乘性噪声的Allen-Cahn方程.本文中的Allen-Cahn方程是在梯度型乘性噪声驱动下的方程,它是二阶拟线性偏微分方程中的最强噪声形式,与确定性的方程相比,在实际生活中涉及面更广,更适用,更新颖.文章中首先对方程的强解进行了正则性分析.因为在模型当中有一项非线性项存在,并不满足全局Lipschitz条件,这种情况下误差分析就变得非常具有挑战性.本文通过引入一个辅助逼近过程,对所考虑的误差项进行了适当的分解,利用有限元方法对方程进行半离散,然后利用隐式差分格式的方法再结合有限元方法对随机Allen-Cahn方程进行了全离散,得到收敛性误差估计.(本文来源于《河南大学》期刊2019-06-01）
朱云峰,孙永荣,赵伟,黄斌,吴玲[10]（2019）在《包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法》一文中研究指出无人机(UAV)态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利用了列文伯格-马夸尔特(LM)优化的思想对迭代卡尔曼滤波(IEKF)算法进行改进,提出了一种LM-IEKF算法,并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上,考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声,现有的加性噪声模型难以适应,因此,进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法,通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度,并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明,与现有的EKF、IEKF算法相比,在仅含加性噪声的情况下,LM-IEKF算法具有更好的性能;在包含乘性噪声的情况下,Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声,与目前广泛使用的EKF算法相比,在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。(本文来源于《航空学报》期刊2019年07期）
乘性噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在无线传感器网络中,每个传感器节点能量存储、计算能力和带宽资源通常是有限的。直接将各个节点的采样信号模拟值(或较多的量化比特)传输到融合中心进行集中处理,将消耗较大的节点能量,并导致较大的通信负载。研究基于无线传感器网络的参数估计问题,考虑将每个传感器节点的采样信号值压缩成1比特信息后再传输到融合中心,并且考虑节点与融合中心之间的通信是非理想的,存在噪声干扰和多径问题。论文利用最大似然方法,推导出一种1比特鲁棒期望最大(OBR-EM)算法,并分析了参数估计的克拉美罗下界(CRLB),仿真实验验证了算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
乘性噪声论文参考文献
[1].李琴,陈光淦,杨敏.关于乘性噪声驱动的随机动力系统的中心流形的逼近[J].四川师范大学学报(自然科学版).2019
[2].李子愚,刘兆霆,姚英彪.乘性噪声环境和非理想二值信道下的1比特鲁棒参数估计[J].传感技术学报.2019
[3].刘子源,梁家瑞,钱旭,宋松和.带乘性噪声的空间分数阶随机非线性Schr?dinger方程的广义多辛算法[J].计算数学.2019
[4].蒲学科,陆宇婷.具有乘性噪声的随机高阶准地转方程的大偏差[J].河南师范大学学报(自然科学版).2019
[5].黄建斌.乘性噪声干扰下的公路施工平整度自动测量[J].自动化与仪器仪表.2019
[6].朱海宽,彭岚峰,孙洪伟.乘性噪声干扰下通信系统信号偏差控制仿真[J].计算机仿真.2019
[7].王云肖,舒级,杨袁,李倩,汪春江.加权空间中带乘性噪声的随机分数阶非自治Ginzburg-Landau方程[J].四川师范大学学报(自然科学版).2019
[8].郭仲凯,程水林,王维峰.加性和乘性噪声对随机偏微分方程的激励性（英文）[J].应用数学.2019
[9].冯潇.梯度型乘性噪声驱动的Allen-Cahn方程的数值解[D].河南大学.2019
[10].朱云峰,孙永荣,赵伟,黄斌,吴玲.包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法[J].航空学报.2019
论文知识图
