基于DE-Kalman滤波的尾矿库浸润线监测信息处理
针对传统Kalman滤波算法中噪声协方差取值固定容易制约滤波性能的缺点,提出一种基于差分进化(DE)算法的Kalman (DE-Kalman)滤波方法.该方法将估计误差的均方根作为适应度函数,利用差分进化算法选择滤波过程中最优的噪声协方差.针对尾矿库浸润线的动态特性,建立了常速和常加速两种机动目标跟踪中常用的系统状态模型,分别用Kalman和DE-Kalman滤波算法进行状态估计,实验结果证明了DE-Kalman滤波算法在浸润线监测信息处理中的有效性.
Kalman滤波、差分进化算法、浸润线、状态模型
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TP3-05;TD76(计算技术、计算机技术)
国家支撑计划2012BAK09B04;国家自然科学基金61174133,61374156
2016-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1319-1324
