导读:本文包含了鲁棒性估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:算法,卷积码,观测器,网络,流形,分布式,矩阵。
鲁棒性估计论文文献综述写法
黄翔东,杨琳,杨孟凯,黄光明[1]（2019）在《抗噪鲁棒性可分级的稀疏阵列频率和到达角估计》一文中研究指出为提高空时域欠采样下的入射信号的频率和到达角估计器的抗噪鲁棒性,本文提出从改善联合估计器的两个基本问题入手解决此难题.在阵元排列与配置方面,构造仅包含3个阵元的互素松弛阵列,并且根据面向鲁棒性余数系统要求配置阵元间距;在频率和到达角参数重构算法的设计方面,本文用面向鲁棒性余数系统的重构方法替换了中国余数定理重构算法,并对抗噪鲁棒性调节机理做了深入详细的分析.仿真结果表明:经过以上两方面根本性的改进,本文提出的抗噪鲁棒性可分级的联合估计器,在无需增加硬件复杂度和系统成本的前提下,无论在频率估计还是到达角估计方面,其抗噪鲁棒性的信噪比阈值改善均可达到9dB以上.因而在雷达、遥感等被动感知领域具有较广阔的应用前景.(本文来源于《电子学报》期刊2019年01期）
张云冲,戴旭初[2]（2018）在《一种k/n卷积码参数盲估计的鲁棒性方法》一文中研究指出针对信道编码参数的盲估计问题,提出了一种k/n卷积码参数盲估计的鲁棒性方法.首先,将卷积码的参数估计问题转换为求解二元域上线性方程组的问题,然后,应用Walsh-Hadamard变换对该问题求解,设计了卷积码编码参数的估计算法,并对算法中的门限选取进行了分析.仿真实验表明,相较于现有的算法,本文提出的方法具有更好的抗噪性能,在信道传输的错误率小于等于0.07时,本文方法对不同编码器参数的识别正确率均达到了95%以上.(本文来源于《测试技术学报》期刊2018年04期）
肖春宝[3]（2018）在《基于特征匹配的鲁棒性参数估计方法研究》一文中研究指出鲁棒性参数估计是计算机视觉与模式识别领域中的关键任务和研究热点。计算机视觉中对几何模型的参数估计通常是基于特征的,其中以点特征的使用最为广泛。特征匹配是许多视觉应用的基础工作,其本质是一个集合间的映射问题。同一场景在不同成像条件下获得的图像之间会存在较大差异,由于特征匹配问题的不适定性,特征之间通常不能实现完全精确的匹配。受各种不利因素的影响,特征匹配的结果中不可避免地包含部分外点。外点不满足所假设的模型,如果直接利用含有外点的匹配结果进行模型参数估计,则会对问题求解造成严重干扰。传统的基于误差最小二乘的方法不能消除外点数据的影响,用其估计的模型参数会严重偏离真实值。为了应对数据中的外点,模型参数估计方法必需具有一定的鲁棒性。因此,对鲁棒性参数估计方法的研究具有重要的理论意义和实用价值。本文研究了基于特征匹配的鲁棒性参数估计方法的一些关键技术,重点围绕基础矩阵估计、图像特征匹配的内点选择和鲁棒性参数估计方法优化这叁方面进行深入研究。针对在不同场合下问题的特点,提出几种相应的算法,并对所提出算法的有效性通过理论分析和实验进行了验证。首先,为了应对特征匹配中的大量外点、提高基础矩阵估计的精度,提出了软决策优化(SDO)方法。该方法利用特征匹配和基础矩阵估计之间的耦合关系,通过将二者相结合构建软决策目标函数。采用期望最大化算法求解该软决策优化问题,可自动消除点对集内的外点的影响,实现对基础矩阵的快速求解。由于在计算基础矩阵的过程中无需明确区分内点和外点,因而大大减轻了由于对内点和外点的误判而对基础矩阵求解产生的不良影响。SDO方法将特征匹配和基础矩阵估计紧密结合于一个统一的框架来实施,从而显着提高了基础矩阵的精度以及获取的内点的数量。其次,为解决宽基线图像之间变化复杂、初始匹配外点比例高的问题,提出了用于宽基线图像特征匹配内点选取的邻近特征空间一致性(AFSC)算法。AFSC算法基于区域面积比构造了具有仿射不变性的相似度,用于表示二组局部邻近特征点的拓扑结构的相似性。AFSC算法通过邻近特征空间对应一致性检测和邻近特征空间结构一致性检测二个步骤来选择内点。AFSC算法能从内点比例很低的初始特征匹配结果中快速选取具有较高准确性的内点集,其运行速度不受内点比例变化的影响。该算法可以适应宽基线图像之间大幅度的视点、尺度和旋转变化。然后,针对局部不变特征的特点,提出了用于对局部不变特征匹配进行快速内点选择的对应特征分布一致性(CFDC)算法。该算法综合利用局部不变特征在位置、尺度和方向上的分布一致性来检测内点,从而消除了由于图像的平移、旋转和尺度变化对特征匹配造成的影响,有效提高了内点检测的准确率和召回率。CFDC算法采取由粗到精的策略,利用对应特征分类(CFC)算法和k近邻匹配相似度(kNN-MS)算法分别实现对特征匹配的粗选和精选。CFC算法是基于单类支持向量机的预选算法,可从初始匹配结果中选出一个候选内点集,实现对初始匹配的快速粗选。kNN-MS算法利用邻近特征点对的几何变换关系计算出对应点对的匹配相似度,并以此为依据对候选内点集进行精选。CFDC算法性能稳定,运行速度快,对图像之间大幅度的复杂变化具有较高的鲁棒性,可适用于SIFT、SURF等各种提供了尺度和方向参数的局部不变特征。最后,针对现有的鲁棒性参数估计算法在速度、精度和鲁棒性方面存在的问题,通过对RANSAC算法进行改进,提出了快速重抽样优化抽样一致性(FROSAC)算法。该算法通过在模型检验之前增设预检验来提高模型检验的效率。采用一种基于样条曲线的损失函数以更有效地评价模型的质量。通过反复重抽样和模型检验来优化内点集,显着减少了抽样次数并且提高了解的精度与稳定性。依据双阈值对内点集进行渐近式提纯,解决了RANSAC算法对阈值敏感的问题。FROSAC算法性能稳定,鲁棒性强;尤其是在数据中的外点比例高于50%的情况下,FROSAC算法在精度和运行速度方面具有明显的比较优势。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
叶青[4]（2018）在《无线传感器网络中基于鲁棒性的分布式估计研究》一文中研究指出参数估计是信号处理领域中的关键问题,通过来自其他的观测量,间接确定未知参数。无线传感器网络中分布式估计已经成为非常流行的参数估计,目的是使节点能够从观测数据中以分布式方式估计出感兴趣的参数向量。自适应网络中的分布式估计策略可以主要分为增量策略,一致性策略和扩散策略。在增量策略中,数据通过网络以循环方式处理。一致性策略依赖于多个相邻节点的中间估计的融合。在扩散策略中,数据在所有节点进行处理,而节点与所有邻居节点通过以分享其中间估计进行通信。因为扩散策略具有好的鲁棒性、灵活性和完全分布式等特点,使其特别有吸引力,例如扩散最小均方(DLMS)算法。在本文中,我们关注扩散估计策略。当信号被非高斯噪声干扰时,分布式估计的性能会严重降低。非高斯噪声可能是自然原因造成的,例如大气现象;也可能是人为因素造成的,例如操作环境中存在的电机或多路电信信号。最近,一些研究人员致力于提高在非高斯噪声环境中分布式估计算法的鲁棒性。这些努力主要是为了寻找更强大的代价函数来替代均方误差(MSE)准则,该准则只有在测量噪声为高斯噪声时才是最优。基于最小误差熵(MEE)方法的误差熵准则也显示出其能够在非高斯噪声下实现比均方误差(MSE)准则更精确的估计。本文首先为了解决DLMS算法针对非高斯噪声环境的鲁棒性估计问题,结合最小误差熵准则与自动调整步长(MEE-SAS)提出了基于最小误差熵准则的自动调整步长扩散(DMEE-SAS)分布式估计算法,此算法大大提高了在非高斯噪声环境下的鲁棒性,且算法估计性能损失较小,更好的达到了通信负载与估计性能的均衡。然后我们设计了在一个非稳定的环境下,通过使用DMEE-SAS算法和扩散最小误差熵(DMEE)算法之间的切换方案,提出了改进的基于最小误差熵准则的自动调整步长扩散(Improving DMEE-SAS)分布式估计算法,该算法可以非常有效地跟踪估计量的变化。改进的DMEE-SAS算法可以避免DMEE-SAS算法在接近最优估计时有效步长太小,以便获得更快的收敛速度。这个研究对于分布式估计算法的鲁棒性有着重要作用。最后首次将无线传感器网络进行分区域,结合扩散策略进行参数估计,提出了基于分区域的扩散最小均方(SR-DLMS)估计算法。提出的算法能更好的减少通信代价而不影响估计性能,对高斯噪声环境有着较好的鲁棒性。这个探索对于分布式参数估计问题中平衡算法鲁棒性和通信量相关研究有着一定的实际意义。(本文来源于《西南大学》期刊2018-03-14）
刘洋[5]（2017）在《一种具有鲁棒性的子空间盲信道估计算法》一文中研究指出针对确定性盲信道估计算法在信道阶数未知条件下性能恶化问题,该文提出了一种对于信道阶数过估计具有鲁棒性的子空间盲信道估计方法。在信道阶数过估计条件下,基于传统子空间算法的理想解具有一定稀疏特性,该文通过增加加权约束条件并利用FOCUSS算法重构恢复其稀疏解。同时,为了避免算法中病态性问题的出现,引入增广拉格朗日函数法来改善算法稳健性。理论分析和仿真表明,选择适当的加权因子可使论文算法在较大阶数过估计(过估计3阶以上)情况下保证信道估计性能稳健,算法性能具有较强的阶数过估计鲁棒性且优于现有其他算法。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2017年02期）
张笑[6]（2017）在《基于流形结构的刚体姿态估计鲁棒性方法研究》一文中研究指出姿态估计被广泛应用于许多领域,例如在人机交互技术中,需要获取人体姿态信息来理解人的指令;在增强现实技术中,姿态估计被认为是最基本的问题之一;对无人飞行器的控制,也需要获取飞行器的姿态信息来完成相关操作。本文主要研究基于流形结构的刚体姿态估计方法,对这种方法的鲁棒性进行了分析,然后提出一种改进的姿态估计方案。本文首先讨论了基于流形结构的刚体姿态估计方法的鲁棒性问题。由于姿态图像会受到噪声、光照等因素的影响,图像的流形结构会发生变化,因此本文提出一种流形结构间的差异性指标,评价不同条件下姿态图像的流形之间的差异性。我们认为,先验姿态图像和待测姿态图像的流形差异性越大,那么姿态估计的误差就越大,于是将该指标用于评估噪声和光照条件对物体姿态估计精度的影响。实验表明,噪声和光照变化的因素对姿态估计会造成很大影响,该方法鲁棒性较差。针对现有的基于流形结构的姿态估计方法鲁棒性较差的问题,本文提出一种改进的基于流形结构的刚体姿态估计鲁棒性方法。为了消除噪声、光照等因素对姿态估计精度的影响,本文将图像分割技术运用于其中,首先对采集到的物体姿态图像进行图像分割预处理;再运用流形学习算法对分割后的姿态图像降维得到低维流形;然后利用支持向量回归方法建立姿态图像与流形坐标之间的回归关系模型;对于待估计的姿态图像,同样进行图像分割预处理后,通过回归关系模型预测得到流形坐标,进而估计出其相应的姿态角度。最后,本文以叁维模型的姿态图像作为实验数据,在高斯噪声干扰、椒盐噪声干扰、光照方向变化、光照强度变化的条件下进行了实验。实验表明,采用本文方案后明显减小了先验图像与待测图像的流形差异性,各种因素对本文方法影响都较小,均可取得较高的精度。本文提出的方案很大程度消除了各种因素的干扰,实验验证了该方法的有效性和可行性,本文的方法具有较强的鲁棒性。(本文来源于《天津工业大学》期刊2017-02-19）
季画,张厚升,邢雪宁[7]（2016）在《高性能速度估计的运动控制系统鲁棒性研究》一文中研究指出本文采用基于扰动观测器的加速度控制以实现运动控制系统较高的鲁棒性要求,扰动观测器用于对外部负载转矩的扰动进行估计并补偿。为实现精确的扰动估计,要求扰动观测器较高的截止频率和准确的加速度信息。而精确的速度估测对截止频率的提高和加速度估计的准确性至关重要。本文提出一种新的速度估测算法,为科学地说明此算法的动态性能,将动态误差作为新的性能衡量指标。仿真和实验结果表明,该算法能够在保证速度精度不变的前提下,提高动态响应性能,同时能够有效提高运动控制系统的鲁棒性。(本文来源于《微电机》期刊2016年10期）
穆浩[8]（2016）在《电动汽车锂离子动力电池荷电状态鲁棒性估计方法研究》一文中研究指出目前,对于电动汽车而言,电池技术仍然是制约其发展的主要因素之一。动力电池的强时变非线性,以及诸多因素,比如循环工况、老化、温度波动的不确定性,使得动力电池管理系统(BMS)对动力电池状态的准确估计变得十分困难。本文针对电动汽车用锂离子动力电池荷电状态与可用容量的估计问题,开展了如下研究工作:1)搭建了锂离子动力电池测试平台,对不同类型、不同材料、不同结构的锂离子动力电池在不同温度下进行特性和老化实验,积累了丰富的实验数据用于验证本文方法的准确性和有效性。基于实验数据,分析了电池开路电压(OCV)和电化学交流阻抗谱随动力电池操作温度、老化状态的演变轨迹。结果表明,动力电池开路电压对其老化状态较为敏感。操作温度、老化状态对电化学交流阻抗谱的影响非常显着。2)针对不同等效电路模型预测性能的差异性对动力电池荷电状态估计结果存在显着影响的问题,提出了基于多模型概率的动力电池荷电状态(SOC)融合估计方法。该方法能够有效提高估计结果的冗余性,降低单一模型下估计结果可能失效从而导致系统估计结果不可用的风险。仿真结果表明,采用带有反馈机制的分布式融合估计框架,能够提高估计的准确性。经过融合,荷电状态估计值的整体性能得到进一步优化,可靠性得到提升,并且该方法对于环境温度具有鲁棒性,在不同温度下均有效。3)针对开路电压与SOC关系对动力电池老化状态较为敏感的问题,提出了基于响应面优化的动力电池可用容量离线估计方法。通过实验数据,研究电池老化过程中OCV-SOC关系的变化,建立开路电压关于荷电状态及电池可用容量的叁维响应面模型,将可用容量估计过程转变为在叁维响应面上搜索最佳OCV-SOC关系的过程。结合安时积分法及参数辨识方法,通过辨识模型参数(包含可用容量)从而完成可用容量估计。仿真结果表明,在不同的工况及老化程度下,可用容量的估计误差都可以保证在5%以内。4)针对动力电池多参数状态间存在相互耦合的问题,提出了基于双H无穷滤波器的动力电池荷电状态与可用容量联合估计方法。考虑到动力电池的强时变性,采用双滤波器框架对电池的模型参数及SOC进行联合估计。由于SOC估计对等效电路模型参数准确性具有较强依赖,然而在建模过程中不可避免的会存在模型误差(未建模部分),所以对估计方法提出了较高的鲁棒性要求。另外,传统卡尔曼滤波方法对于噪声统计特性进行假设,使得估计结果具有一定的保守性。为了克服上述问题,本文采用H无穷滤波方法作为联合估计的基本方法,同时引入开路电压叁维响应面模型提高可用容量估计的收敛速度。最后利用实验数据,验证了该方法的有效性。5)针对多参数状态联合估计方法的应用和验证问题,搭建了基于xPC Target硬件的半实物仿真平台,开展了模拟实车运行的动态工况实验。实验结果表明,该方法能够对动力电池的SOC和可用容量进行准确地估计,同时对于初值误差具有很好的鲁棒性。本论文针对电动汽车锂离子动力电池鲁棒性状态估计方法展开研究。提出了基于贝叶斯理论的多模型融合估计方法,解决了单一模型下SOC估计结果不可靠的问题;针对动力电池老化造成其可用容量衰退以及SOC估计不准确的问题,提出了基于响应面优化的可用容量和荷电状态离线联合估计方法;为解决估计结果的实时性问题,提出了双H无穷滤波器多状态联合估计方法,实现了动力电池SOC与可用容量的实时联合估计,降低了传统方法对噪声统计特性和模型准确度的依赖,验证结果表明该方法具有重要的工程应用价值。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-10）
马亮亮[9]（2015）在《网络鲁棒性进化优化及其评价标准的理论估计》一文中研究指出近年来,复杂网络研究正渗透到工程学科、数理学科以及生命科学等众多不同的领域,受到了越来越多的科研工作者的广泛关注。网络鲁棒性(Network robustness)是复杂网络的一个重要属性,也是目前研究的一个重要热点。随着实际网络对其网络鲁棒性的需求越来越高,如何有效地提高实际网络的鲁棒性逐渐成为一个亟待解决的问题。本论文首先对网络鲁棒性优化方法进行了研究,然后对文献[1]提出的网络鲁棒性评价标准进行了理论分析,最后对基于动态攻击/修复模型的网络鲁棒性演变进行了分析。主要工作总结如下:(1)将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用到网络鲁棒性优化问题上,提出了基于粒子群算法的无标度网络鲁棒性优化方法,PSO_RSF(Particle Swarm Optimization for enhancing the Robustness of Scale-free networks against malicious attacks)。设计了全新的编码方式和种群更新算子,结合网络优化问题,创新性地提出了邻域自生种群算子,提高了PSO_RSF的全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明,PSO_RSF能够有效解决“度分布不变”的网络鲁棒性优化问题;相比于初始网络,其网络鲁棒性有了明显的提升,并且优化后的网络结构呈现明显的“洋葱”状结构特征。(2)通过对现实需求的分析,本文提出了“度分布可变”的网络鲁棒性优化问题。针对该优化问题,本文提出了基于密母算法(Memetic Algorithms,MAs)的网络鲁棒性优化算法,MA_ROP(Memetic Algorithm for Robustness Optimization Problem)。设计了有效的交叉、变异等操作算子实现种群的全局搜索。同时,针对每一代中的若干最优个体,设计了启发式爬山算法实现局部搜索。实验结果表明,MA_ROP是一种有效且稳定的算法,并且通过对优化后网络的结构进行研究,得出猜想:规则网络的网络鲁棒性最高。(3)文献[1]提出了一种目前受到最广泛关注的网络鲁棒性评价标准R。根据已有的复杂网络研究理论,本文结合了概率统计学的方法,在网络受到恶意攻击后,对网络结构的变化进行了理论推导,代替了现有评价标准R计算过程中的模拟统计步骤,提出了一种网络鲁棒性评价标准R的理论估计方法。通过在规则网络、小世界网络、随机网络和无标度网络上的仿真测试结果表明,本文提出的理论估计方法可以有效地估计优化后网络的鲁棒性,并且从理论层面上证明了上一项工作的猜想是正确的。(4)现实中的网络存在一种更普遍的现象——在一段时期内,网络的攻击者持续破坏网络,而维护者尽最大努力对网络进行修复。针对上述的动态问题,本文研究了基于动态攻击/修复的迭代模型下的网络鲁棒性演变过程。经过大量实验结果分析得出,连接网络中点介数最小的节点的修复策略能够有效地维护网络的连通性,并且提升网络鲁棒性R,但是却不能提升网络抵抗恶意边攻击的能力。值得一提的是,在两个实际网络上,这种修复策略能够同时提升针对点攻击与针对边攻击的网络鲁棒性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-12-01）
蒲瑶,高天德,刘培洲[10]（2015）在《时延估计的鲁棒性研究》一文中研究指出时延估计的定位技术,是通过先估计声源到达不同传声器的时间差,再通过这些时延信息建模解算声源位置。针对传统时延估计易受噪声影响的问题,提出了一种基于传声器阵列的时延估计方法。该方法基于多通道互相关系数,对等间隔线列阵中阵元的冗余性对时延估计性能的影响展开研究,并对结果进行了仿真分析。分析表明,通过充分发挥阵元的冗余信息,可以提高时延估计算法的鲁棒性,提高系统的抗噪声性能。(本文来源于《中国声学学会第十一届青年学术会议会议论文集》期刊2015-10-15）
鲁棒性估计论文开题报告范文
（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：
针对信道编码参数的盲估计问题,提出了一种k/n卷积码参数盲估计的鲁棒性方法.首先,将卷积码的参数估计问题转换为求解二元域上线性方程组的问题,然后,应用Walsh-Hadamard变换对该问题求解,设计了卷积码编码参数的估计算法,并对算法中的门限选取进行了分析.仿真实验表明,相较于现有的算法,本文提出的方法具有更好的抗噪性能,在信道传输的错误率小于等于0.07时,本文方法对不同编码器参数的识别正确率均达到了95%以上.
（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。
鲁棒性估计论文参考文献
[1].黄翔东,杨琳,杨孟凯,黄光明.抗噪鲁棒性可分级的稀疏阵列频率和到达角估计[J].电子学报.2019
[2].张云冲,戴旭初.一种k/n卷积码参数盲估计的鲁棒性方法[J].测试技术学报.2018
[3].肖春宝.基于特征匹配的鲁棒性参数估计方法研究[D].西安电子科技大学.2018
[4].叶青.无线传感器网络中基于鲁棒性的分布式估计研究[D].西南大学.2018
[5].刘洋.一种具有鲁棒性的子空间盲信道估计算法[J].舰船电子工程.2017
[6].张笑.基于流形结构的刚体姿态估计鲁棒性方法研究[D].天津工业大学.2017
[7].季画,张厚升,邢雪宁.高性能速度估计的运动控制系统鲁棒性研究[J].微电机.2016
[8].穆浩.电动汽车锂离子动力电池荷电状态鲁棒性估计方法研究[D].北京理工大学.2016
[9].马亮亮.网络鲁棒性进化优化及其评价标准的理论估计[D].西安电子科技大学.2015
[10].蒲瑶,高天德,刘培洲.时延估计的鲁棒性研究[C].中国声学学会第十一届青年学术会议会议论文集.2015