一类基于神经网络非线性随机系统自适应滤波

• 作者: 袁著祉 陈增强 齐国元
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性离散随机系统 非线性局部可观 状态估计 基于神经网络自适应滤波器
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 419-425
• 页数: 7页
• 分类号: TP13
• 字数: 4653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5781.2003.05.006

摘要

给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件,将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统.基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下,提出一类基于神经网络的非线性离散随机系统自适应滤波器的设计方法.考虑过程方程的动态特性和输出方程的静态特性,设计了动态神经网络作为系统的滤波器,前馈神经网络作为系统的输出预报器.充分利用已知观测信息训练两个神经网络,从而提高了状态估计的精度.该方法克服了扩展Kalman滤波要求模型和统计特性精确已知的不足.仿真例子验证了所提出的估计方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈增强	南开大学自动化系	345	4297	35.0	48.0
2	袁著祉	南开大学自动化系	208	3390	33.0	46.0
3	齐国元	南开大学自动化系	19	251	8.0	15.0