公开(公告)号：CN104462015B

公开(公告)日：2017-06-16

申请号：CN201410696006.7

申请日：2014-11-26

Applicant: 河海大学

Inventor： 孙永辉 ,  武小鹏 ,  卫志农 ,  孙国强 ,  高振阳 ,  赵学茂 ,  袁超 ,  王义 ,  王英旋

IPC: G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种处理非高斯Lévy噪声的分数阶线性离散系统状态更新方法。首先，给出状态预测初始值和预测误差协方差初始值。接着，利用近似方法分解得到非高斯Lévy噪声的分解值，推导状态近似值和量测输出近似值，并由此计算相应系统噪声协方差和量测噪声协方差。然后，利用当前状态估计值计算下一时刻状态预测值，利用当前时刻的估计误差协方差和系统噪声协方差计算该下一时刻预测误差协方差。最后，结合所得到的状态预测值更新状态估计值，利用预测误差协方差更新估计误差协方差。本发明由于解决了非高斯Lévy噪声下分数阶线性离散系统的状态估计问题，从而拓展了分数阶理论的应用范围，而且本发明易于与已有的状态估计软件相结合。

公开(公告)号：CN104462015A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410696006.7

申请日：2014-11-26

Applicant: 河海大学

Inventor： 孙永辉 ,  武小鹏 ,  卫志农 ,  孙国强 ,  高振阳 ,  赵学茂 ,  袁超 ,  王义 ,  王英旋

IPC: G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种处理非高斯Lévy噪声的分数阶线性离散系统状态更新方法。首先，给出状态预测初始值和预测误差协方差初始值。接着，利用近似方法分解得到非高斯Lévy噪声的分解值，推导状态近似值和量测输出近似值，并由此计算相应系统噪声协方差和量测噪声协方差。然后，利用当前状态估计值计算下一时刻状态预测值，利用当前时刻的估计误差协方差和系统噪声协方差计算该下一时刻预测误差协方差。最后，结合所得到的状态预测值更新状态估计值，利用预测误差协方差更新估计误差协方差。本发明由于解决了非高斯Lévy噪声下分数阶线性离散系统的状态估计问题，从而拓展了分数阶理论的应用范围，而且本发明易于与已有的状态估计软件相结合。

公开(公告)号：CN105044531B

公开(公告)日：2018-03-20

申请号：CN201510513866.7

申请日：2015-08-20

Applicant: 河海大学

Inventor： 王义 ,  孙永辉 ,  卫志农 ,  孙国强 ,  武小鹏 ,  李宁 ,  王英旋 ,  张世达 ,  秦晨

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于EKF和FSA的动态信号参数辨识方法。首先，获得状态向量分量中包含估计参数的状态空间表达式。接着，给出状态估计值和状态估计误差协方差的初始值，在最大迭代范围内，运用EKF进行一步估计，得到下一时刻辨识结果。然后，判定该时刻辨识结果是否满足约束条件。若满足，则直接运用EKF再次迭代辨识，若不满足，则运用FSA对该时刻进行寻优，得到该时刻满足约束的辨识结果，并在此基础上进行下一时刻迭代辨识。本发明通过结合扩展卡尔曼滤波状态估计方法和鱼群寻优算法，解决了实际约束条件下的动态信号参数辨识问题，并且拓展了鱼群优化算法的应用范围。

公开(公告)号：CN105044531A

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201510513866.7

申请日：2015-08-20

Applicant: 河海大学

Inventor： 王义 ,  孙永辉 ,  卫志农 ,  孙国强 ,  武小鹏 ,  李宁 ,  王英旋 ,  张世达 ,  秦晨

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于EKF和FSA的动态信号参数辨识方法。首先，获得状态向量分量中包含估计参数的状态空间表达式。接着，给出状态估计值和状态估计误差协方差的初始值，在最大迭代范围内，运用EKF进行一步估计，得到下一时刻辨识结果。然后，判定该时刻辨识结果是否满足约束条件。若满足，则直接运用EKF再次迭代辨识，若不满足，则运用FSA对该时刻进行寻优，得到该时刻满足约束的辨识结果，并在此基础上进行下一时刻迭代辨识。本发明通过结合扩展卡尔曼滤波状态估计方法和鱼群寻优算法，解决了实际约束条件下的动态信号参数辨识问题，并且拓展了鱼群优化算法的应用范围。

公开(公告)号：CN104794101A

公开(公告)日：2015-07-22

申请号：CN201510164901.9

申请日：2015-04-08

Applicant: 河海大学

Inventor： 孙永辉 ,  武小鹏 ,  袁超 ,  卫志农 ,  孙国强 ,  王义 ,  王英旋 ,  张培 ,  李宁 ,  张世达

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/13

Abstract: 本发明公开了一种新的分数阶非线性系统状态估计方法。首先，给出状态预测值和预测误差协方差初始值。接着，利用近似处理方法求解得到非高斯Lévy噪声下状态近似值和量测近似值，并由此计算系统噪声协方差和量测噪声协方差。然后，利用量测噪声协方差计算最优滤波增益，结合已得到的最优滤波增益计算状态估计值和估计误差协方差。最后，利用当前时刻状态估计值更新下一时刻状态预测值，利用当前时刻估计误差协方差和系统噪声协方差更新下一时刻状态预测协方差。本发明由于解决了带有非高斯Lévy噪声的分数阶非线性系统状态估计问题，从而拓展了分数阶理论的应用范围，而且本发明易于与已有的状态估计软件相结合。