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Rao-Blackwellised Interacting Markov Chain Monte Carlo for Electromagnetic Scattering Inversion
Rao-Blackwellised Markov Chain Monte Carlo Electromagnetic Scattering Inversion
2012/11/22
The following electromagnetism (EM) inverse problem is addressed. It consists in estimating local radioelectric properties of materials recovering an object from the global EM scattering measurement, ...
针对量测不确定下非线性系统状态估计中多传感器量测数据的有效利用和计算复杂度的简化问题，给出了一种多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法。首先，通过随机采样策略和量测模型先验转移概率实现用于评估粒子权重的传感器有效量测集合的采样；其次，利用重采样步骤和概率最大化原则完成对不含扰动影响传感器量测模型的辨识;最终，依据Rao-Blackwellised粒子滤波中非线性状态分量和...
采用Rao-Blackwellised粒子滤波的时变多用户检测
多用户检测 时变 随机集 粒子滤波
2013/8/19
传统多用户检测中通常假定接收方已知活跃用户数,一般为这个系统所能容纳的最大用户个数。在此前提下，传统多用户检测方法能够获得较好的估计性能。然而在实际的多址移动通信系统中活跃用户个数及其参数往往都是时变的，此时传统的多用户检测方法性能恶化。针对这个问题，本文首先采用随机集理论(Random Set Theory，RST)建立多用户动态模型，基于此模型将信道分解为离散部分和连续部分，并通过分析两者的关...
针对量测不确定下非线性系统状态估计中多传感器量测数据的有效利用和计算复杂度的简化问题，给出了一种多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法。首先，通过随机采样策略和量测模型先验转移概率实现用于评估粒子权重的传感器有效量测集合的采样；其次，利用重采样步骤和概率最大化原则完成对不含扰动影响传感器量测模型的辨识;最终，依据Rao-Blackwellised粒子滤波中非线性状态分量和...