线性动态系统基于块采样的卡尔曼平滑推理算法

• 作者: 史习智 许海翔 雷菊阳 黄克
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非参数贝叶斯推理 Dirichlet过程混合 吉布斯采样 块采样
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 1396-1400
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2008.08.038

摘要

针对线性动态系统在复杂噪声环境中的不确定性的传递问题,提出了用块采样推理方法逼近状态和噪声的后验分布.该方法在时序采样中,样本在基于条件独立性准则下可一次性更新,这通常比单独更新来得简单和有效.通过引入Dirichlet过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM),能够较方便地获得马尔科夫链式样本.结合卡尔曼平滑技术,使块采样算法能够在分布空间逼近基础上取得较高的精度.仿真结果显示,块采样平滑算法具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史习智	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	26	519	11.0	22.0
2	雷菊阳	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	4	8	1.0	2.0
3	许海翔	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	6	17	3.0	4.0
4	黄克	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	5	0	0.0	0.0