非高斯系统的控制及滤波方法研究的开题报告

非高斯系统的控制及滤波方法研究的开题报告开题报告一、选题背景在众多信号处理的场景中，高斯型信号是最为简单和普遍的信号类型。然而，现实世界中的信号往往是非高斯的。非高斯型信号具有复杂的统计性质和多样的形态，对于信号处理存在一定的挑战性。在信号处理的多个领域中，包括通信、图像处理等，非高斯型信号的处理一直是一个热门的研究方向。本论文选取非高斯系统的控制及滤波方法作为研究方向。非高斯系统广泛存在于现实世界中，如生物、社会、经济、金融等领域中的复杂系统均是非高斯系统。这些系统的非线性、非稳态特性和可塑性，对其控制和滤波提出了新的挑战。因此，研究非高斯系统的控制及滤波方法对于实现非高斯型信号的有效处理，具有重要的意义。二、研究目标本论文的研究目标是基于非高斯型信号的统计性质，探索非高斯系统的控制及滤波方法。具体来说，研究目标包括以下三点：1.分析并归纳非高斯型信号的统计性质，为非高斯系统的控制和滤波提供理论支持。2.提出基于非高斯型信号的控制方法，将控制方法应用于非高斯系统的控制中。3.提出基于非高斯型信号的滤波方法，将滤波方法应用于非高斯系统的滤波中。三、研究方法本论文的研究方法包括以下两个方面：1.理论分析：通过对非高斯型信号的统计性质进行分析和归纳，为非高斯系统的控制和滤波提供理论支持。2.模型仿真：针对不同场景下的非高斯系统，设计相应的控制和滤波模型，并通过仿真实验进行测试和验证。四、论文结构本论文分为六个部分，内容安排如下：1.引言：介绍非高斯系统的研究背景、研究目标和研究方法等。2.非高斯型信号的统计性质分析：分析导致非高斯型信号出现的原因和非高斯型信号的常见统计特性。3.非高斯系统的控制方法：提出基于非高斯型信号的控制方法，并将其应用到非高斯系统的控制中。4.非高斯系统的滤波方法：提出基于非高斯型信号的滤波方法，并将其应用到非高斯系统的滤波中。5.模型仿真与结果分析：设计不同场景下的非高斯系统控制和滤波模型，并通过仿真实验进行测试和验证。6.总结与展望：总结本文的研究成果，并对未来研究方向进行展望。五、预期成果1.通过对非高斯型信号的统计性质分析，为非高斯系统的控制和滤波提供理论支持。2.提出基于非高斯型信号的控制和滤波方法，并将其应用到非高斯系统的控制和滤波中。3.通过仿真实验，验证所提出的方法的有效性和实用性。4.对于非高斯型信号的处理方法，提供新的思路和方法，拓展了对非高斯型信号的研究。六、参考文献[1]DaiX,LiuL,ChenT,etal.Non-GaussianBayesianfilteringfordynamicsystemswithoutliers:asequentialMonteCarloapproach[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2020,68:4515-4528.[2]SuX,LiY,ZhangZ,etal.AnLMIApproachtoRobustStabilizationforNon-GaussianMarkovianJumpSystemswithMode-DependentTimeDelays[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2019,64:3619-3625.[3]ChenY,HuangJ,XiaoY.Finite-timedissipativityanalysisofMarkovianjumpneuralnetworkswithnon-Gaussiannoiseperturbationsovernetworks[J].Neurocomputing,2020,397:190-200.[4]ZhouJ,LiX.Non-Gaussianlikelihoodbootstrapparticlefilter[J].Automatica,2016,68:284-291.[5]HanL,LiH,WangH.LearningControlforNon-GaussianStochast