免微分非线性Bayesian滤波方法评述

• 作者: 汤鹏 程水英 邹继伟
• 来源期刊: 宇航学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差滤波器 中心差分滤波器 Gauss-Hermite滤波器 积分卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格法 矩近似法 Monte Carlo方法 粒子滤波AASplit
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 843-857,876
• 页数: 16页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 14777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2009.03.004

摘要

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法.其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等.之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF.为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究.最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹继伟		14	150	7.0	12.0
2	程水英		19	486	9.0	19.0