[发明专利]基于信息序列的自适应渐消扩展卡尔曼粒子滤波的多普勒频移估计方法在审
| 申请号： | 201510397999.2 | 申请日： | 2015-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN105704071A | 公开（公告）日： | 2016-06-22 |
| 发明（设计）人： | 陈波;吴旭;杜秀丽;邱少明 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L25/03 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨;李洪福 |
| 地址： | 116622 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于信息序列的自适应渐消扩展卡尔曼粒子滤波的多普勒频移估计方法，主要包括如下步骤：首先天线接收机接收到的信号参数；采用矢量表法定义采样信号；然后，将采样信号的载波相位作为粒子滤波方程的状态变量，进行动态展开后，得到系统的状态转移矩阵和噪声干扰矢量的协方差矩阵；使用带有渐消因子的自适应渐消卡尔曼对状态向量的估计得到最优滤波估计；通过AFEKF产生重要性密度函数，通过高斯近似不断更新后验证分布实现递推估计，完成AFEKPF(adaptive fading extended kalman particle filter)粒子滤波。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信息 序列 自适应 扩展 卡尔 粒子 滤波 多普勒频移 估计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于信息序列的自适应渐消扩展卡尔曼粒子滤波的多普勒频移估计方法，其特征在于具有如下步骤：—天线接收机接收到的信号参数；采用矢量表法定义采样信号；—将采样信号的载波相位作为粒子滤波方程的状态变量，进行动态展开后，得到系统的状态转移矩阵和噪声干扰矢量的协方差矩阵；使用带有渐消因子的自适应渐消卡尔曼对状态向量的估计得到最优滤波估计；—通过AFEKF产生重要性密度函数，通过高斯近似不断更新后验证分布实现递推估计，完成AFEKPF(adaptive fading extended kalman particle filter)粒子滤波。
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