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基于线性非线性模型的组合滤波算法研究及应用的开题报告
一、研究背景
组合滤波是一种将多个滤波算法组合使用的滤波方法，旨在从多个滤波器中获得更好的滤波效果。现有的组合滤波算法主要是基于线性模型的，如加权平均法和卡尔曼滤波，这些方法对于线性系统具有较好的估计效果，但在非线性系统中的应用则受到限制。为克服这一问题，研究基于线性非线性模型的组合滤波算法具有非常重要的实用价值。
二、研究目的
本研究旨在构建一种基于线性非线性模型的组合滤波算法，旨在提高滤波的准确性和鲁棒性，为实际应用提供更好的滤波效果。
三、研究内容
1.综述现有组合滤波算法的基本思路和应用情况。
2.分析基于线性非线性模型的组合滤波算法的理论基础和优势。
3.构建基于线性非线性模型的组合滤波模型，并给出滤波算法的具体流程。
4.对比实验组合滤波算法和其他线性组合滤波算法，并分析其滤波效果和鲁棒性。
5.应用基于线性非线性模型的组合滤波算法进行实际数据的滤波，并对滤波结果进行评估和分析。
四、研究方法
1.综述法：综述目前已有的组合滤波算法，分析其优缺点，为后续研究提供参考。
2.理论分析法：以线性非线性模型理论为基础，分析基于线性非线性模型的组合滤波算法的理论基础和优势。
3.模型构建法：构建基于线性非线性模型的组合滤波模型，并给出滤波算法具体流程。
4.对比实验法：对比实验组合滤波算法和其他线性组合滤波算法，分析其滤波效果和鲁棒性。
5.实际应用法：应用基于线性非线性模型的组合滤波算法进行实际数据的滤波，并对滤波结果进行评估和分析。
五、研究意义
1.提高滤波的准确性和鲁棒性，为实际应用提供更好的滤波效果。
2.拓展组合滤波算法的应用领域，使其适用于更广泛的实际系统。
3.提高我国滤波算法研究的国际水平，促进我国在滤波算法领域的发展。
六、研究进度安排
阶段一：文献综述和理论分析（完成时间：2021年10月）
阶段二：构建基于线性非线性模型的组合滤波模型（完成时间：2022年1月）
阶段三：对比实验和数据应用（完成时间：2022年6月）
阶段四：撰写论文（完成时间：2022年9月）
七、参考文献
1.张学智.组合滤波的应用研究进展[J].长江大学学报：自然科学版,2017,14(17):94-99.
2.GaoY,WangY,WuZ,etal.Nonlinearfilterusingkernel-basedlinearization[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2018,66(22):5942-5953.
3.李虎.基于加权融合技术的组合滤波算法研究[J].计算机工程与设计,2018,39(12):3019-3022.
4.YooCD,LeeYS.HybridizingKalmanfilterandparticlefilter:Asurveyofpracticalapplications[J].IEEESignalProcessingMagazine,2018,35(1):89-108.