非高斯系統(tǒng)的控制及濾波方法研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、選題背景在眾多信號(hào)處理的場(chǎng)景中，高斯型信號(hào)是最為簡(jiǎn)單和普遍的信號(hào)類型。然而，現(xiàn)實(shí)世界中的信號(hào)往往是非高斯的。非高斯型信號(hào)具有復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和多樣的形態(tài)，對(duì)于信號(hào)處理存在一定的挑戰(zhàn)性。在信號(hào)處理的多個(gè)領(lǐng)域中，包括通信、圖像處理等，非高斯型信號(hào)的處理一直是一個(gè)熱門的研究方向。本論文選取非高斯系統(tǒng)的控制及濾波方法作為研究方向。非高斯系統(tǒng)廣泛存在于現(xiàn)實(shí)世界中，如生物、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域中的復(fù)雜系統(tǒng)均是非高斯系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的非線性、非穩(wěn)態(tài)特性和可塑性，對(duì)其控制和濾波提出了新的挑戰(zhàn)。因此，研究非高斯系統(tǒng)的控制及濾波方法對(duì)于實(shí)現(xiàn)非高斯型信號(hào)的有效處理，具有重要的意義。二、研究目標(biāo)本論文的研究目標(biāo)是基于非高斯型信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，探索非高斯系統(tǒng)的控制及濾波方法。具體來(lái)說(shuō)，研究目標(biāo)包括以下三點(diǎn)：1.分析并歸納非高斯型信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，為非高斯系統(tǒng)的控制和濾波提供理論支持。2.提出基于非高斯型信號(hào)的控制方法，將控制方法應(yīng)用于非高斯系統(tǒng)的控制中。3.提出基于非高斯型信號(hào)的濾波方法，將濾波方法應(yīng)用于非高斯系統(tǒng)的濾波中。三、研究方法本論文的研究方法包括以下兩個(gè)方面：1.理論分析：通過(guò)對(duì)非高斯型信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行分析和歸納，為非高斯系統(tǒng)的控制和濾波提供理論支持。2.模型仿真：針對(duì)不同場(chǎng)景下的非高斯系統(tǒng)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制和濾波模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。四、論文結(jié)構(gòu)本論文分為六個(gè)部分，內(nèi)容安排如下：1.引言：介紹非高斯系統(tǒng)的研究背景、研究目標(biāo)和研究方法等。2.非高斯型信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)分析：分析導(dǎo)致非高斯型信號(hào)出現(xiàn)的原因和非高斯型信號(hào)的常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)特性。3.非高斯系統(tǒng)的控制方法：提出基于非高斯型信號(hào)的控制方法，并將其應(yīng)用到非高斯系統(tǒng)的控制中。4.非高斯系統(tǒng)的濾波方法：提出基于非高斯型信號(hào)的濾波方法，并將其應(yīng)用到非高斯系統(tǒng)的濾波中。5.模型仿真與結(jié)果分析：設(shè)計(jì)不同場(chǎng)景下的非高斯系統(tǒng)控制和濾波模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。6.總結(jié)與展望：總結(jié)本文的研究成果，并對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望。五、預(yù)期成果1.通過(guò)對(duì)非高斯型信號(hào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)分析，為非高斯系統(tǒng)的控制和濾波提供理論支持。2.提出基于非高斯型信號(hào)的控制和濾波方法，并將其應(yīng)用到非高斯系統(tǒng)的控制和濾波中。3.通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的方法的有效性和實(shí)用性。4.對(duì)于非高斯型信號(hào)的處理方法，提供新的思路和方法，拓展了對(duì)非高斯型信號(hào)的研究。六、參考文獻(xiàn)[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