[發明專利]擴展的切片高斯混合濾波器

無效

• 申請號: 201210114671.1
• 申請日: 2012-04-18
• 公開（公告）號: CN102624358A
• 公開（公告）日: 2012-08-01
• 發明（設計）人: 陳杰;甘明剛;程蘭
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H03H17/02
• 分類號: H03H17/02
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 張利萍;高燕燕

技術領域

本發明涉及一種數字濾波器，特別是涉及一種切片高斯混合濾波器。

背景技術

數字濾波器通過對數字信號的運算處理，改變信號頻譜，完成濾波作用的算法或裝置。數字濾波器是一個離散時間系統，可用計算機軟件實現。數字濾波器具有高精度、高可靠性、可程控改變特性或復用、便于集成等優點。數字濾波器在語言信號處理、圖像信號處理、醫學生物信號處理以及其他應用領域都得到了廣泛應用。

在噪聲環境下，通常需要對系統進行去噪，常用的去噪方法為濾波方法。卡爾曼濾波器對線性高斯系統具有最優的濾波性能，不過卡爾曼濾波器在非高斯噪聲環境下性能明顯降低。粒子濾波器適用于非線性非高斯系統，但粒子濾波器在濾波過程中根據重要性密度函數獲得樣本，樣本是粒子進化的基礎。然而，我們并不能得到最優的重要性密度函數，而且所需的粒子數目也只能通過仿真的方法得到。

已有的切片高斯混合粒子濾波器針對混合的線性/非線性系統，將系統的狀態估計問題轉化為條件線性空間模型的狀態估計問題。然而切片高斯混合濾波器只適用于高斯噪聲，對于非高斯噪聲環境下混合線性/非線性系統的狀態估計問題并未解決。

發明內容

本發明的目的是為了解決非高斯噪聲環境下混合線性/非線性系統的狀態估計問題，將非高斯噪聲環境下的狀態器用并行的切片高斯混合濾波器來實現，實現了一種擴展的切片高斯混合濾波器。

為了解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：

擴展的切片高斯混合濾波器，包括高斯近似模塊、預測模塊、高斯混合約簡模塊、切片高斯混合近似模塊、濾波模塊，高斯近似模塊的輸出為預測模塊的輸入，預測模塊的輸出作為高斯混合約簡模塊的輸入，高斯混合約簡模塊的輸出為濾波模塊的輸入，濾波輸出結果反饋給預測模塊；其中高斯近似模塊用于對接收到的非高斯噪聲的概率密度函數進行高斯混合近似；預測模塊對含有高斯混合噪聲的輸入信號的狀態進行預測，預測后狀態的概率密度函數為高斯混合的形式；高斯混合約簡模塊對預測后的狀態概率密度函數進行約簡；切片高斯混合近似模塊將約簡后的狀態概率密度函數近似為切片高斯混合的形式；濾波模塊對輸入信號的狀態進行更新。

高斯混合約簡模塊保留預測概率密度函數中權值較大的高斯個體，并對個體按權值進行重采樣，重采樣只對權值小于給定的權值閾值的個體有效。

與現有技術相比，本發明的優點是：

1)本發明通過數字信號處理來實現擴展的切片高斯混合濾波器，具有計算速度快、易于算法移植的特點。

2)本發明通過擴展切片高斯混合濾波器實現了非高斯噪聲下的狀態估計，從而克服了非高斯噪聲對狀態估計精度的影響，提高了非高斯噪聲環境下狀態估計的性能。

3)本發明中的高斯混合約簡模塊利用重采樣保持高斯個體的數目穩定，降低了貝葉斯推理的復雜度。

附圖說明

圖1為擴展切片高斯混合濾波器實現流程圖；

圖2為高斯混合約簡算法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步詳細說明。

所考慮的混合線性/非線性系統為：