基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识

• 作者: 刘明珠 张旭辉 林海军 高豹江
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 电力载波通信 多径传输模型 参数辨识 蚁群优化 粒子群优化 无先导卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 字数: 5259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20130331006

摘要

针对复杂的低压配电网通信环境，提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型，采用具有最小均方误差估计效果的UKF辨识算法。针对UKF算法通过试验调节难以取得最佳滤波效果的问题，提出基于蚁群粒子群算法优化UKF噪声矩阵的方法，同时引入蚁群算法将惯性权重离散化以提高粒子群算法的搜索效率，克服其容易发生早熟收敛的缺点。试验和仿真结果表明，采用该优化算法辨识电力线信道模型可克服参数的分散性，提高拟合精度并缩短辨识时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林海军	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	21	198	9.0	13.0
2	张旭辉	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	18	148	6.0	12.0
3	刘明珠	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	27	211	8.0	13.0
4	高豹江	哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院	1	47	1.0	1.0