基于粒子濾波的時變參數(shù)建模方法及應用.pdf

1、非平穩(wěn)信號分析是現(xiàn)代數(shù)字信號處理的一個重要分支，而基于時變參數(shù)建模的自適應時頻分析是處理非平穩(wěn)信號的一個有效工具。目前，如何在非平穩(wěn)性很高甚至是模型出現(xiàn)非線性的情況下對時變信號進行建模是一個難點問題，也是一項具有積極學術(shù)意義和明確應用價值的課題。 本文在系統(tǒng)學習現(xiàn)有時變參數(shù)建模相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了基于粒子濾波的建模思想和基本方法。通過引入遺忘因子概念，提出了基于遺忘因子的卡爾曼粒子濾波方法，在一定程度上緩解了傳統(tǒng)方法在參

2、數(shù)估計過程中的粒子衰竭問題。通過擴展狀態(tài)變量，改進了基于輔助變量的無軌跡卡爾曼粒子濾波器的性能，有效地解決了模型非線性帶來的問題。論文還通過數(shù)字仿真對所研究方法的數(shù)值特性進行了分析研究。 本文根據(jù)顫振試驗的原理和特點，將基于粒子濾波的時變參數(shù)建模方法引入到飛機結(jié)構(gòu)亞臨界響應分析的顫振邊界預測(FBP)研究當中，提出了適用于連續(xù)變速顫振試驗的FBP方法。經(jīng)數(shù)字仿真及在某型飛機氣彈模型低速風洞顫振試驗數(shù)據(jù)處理，驗證了本文方法的可行性