变尺度变换论文_赵光琼,陈绍刚,付奎,唐忠梁,贺威

导读:本文包含了变尺度变换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:尺度,斜度,粒子,无味,最小,论文,convergence。

变尺度变换论文文献综述

赵光琼,陈绍刚,付奎,唐忠梁,贺威^[1]（2015）在《基于变尺度变换减少Sigma点的粒子滤波算法研究》一文中研究指出为了减少传统无味粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换(Minimal skew simplex UT,MSSUT)方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数.它不仅能够扩大重要性分布与系统状态的后验概率密度的重迭性,而且能够通过减少Sigma点来减少计算负担.但是,随着状态空间维数的增加,Sigma点集的覆盖半径增大,导致了Sigma点集的聚集性变差.辅助随机变量变尺度无味变换(Auxiliary random variable formulation of the scaled unscented transformation,ASUT)能够克服Sigma点集分布扩展的缺点.所以,提出了一种高维空间中改进的变尺度最小斜度无味粒子滤波(Scaled minimal skew simplex unscented particle filter,SMSSUPF)算法.仿真结果表明:在高维状态空间中,与传统的无味粒子滤波(UPF)相比,计算复杂度和计算负担显着减少.与最小斜度无味粒子滤波(Minimal skew simplex unscented particle filter,MSSUPF)相比,SMSSUPF减少了系统噪声方差和测量噪声方差所带来的估计误差.(本文来源于《自动化学报》期刊2015年07期）

丁建东,刘国庆^[2]（2011）在《最优基选择变尺度变换方法收敛性分析(英文)》一文中研究指出This paper deals with a nonparametric algorithm,named Affine Scaling Transformation(AST),for best basis selection.The characteristic nature of the algorithm provides a global convergence for sparse solution of relative minimum. The derivation of the global rate of convergence is presented.(本文来源于《高等学校计算数学学报》期刊2011年04期）

变尺度变换论文开题报告

（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：

This paper deals with a nonparametric algorithm,named Affine Scaling Transformation(AST),for best basis selection.The characteristic nature of the algorithm provides a global convergence for sparse solution of relative minimum. The derivation of the global rate of convergence is presented.

（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。