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摘要:
针对带有精度分类信息的方差未知量测数据的滤波问题,本文提出了一种扩展的变分贝叶斯自适应Kalman滤波(EVB-AKF)算法.该算法在量测数据精度等级不变或降低时将后验分布参数修正为原VB-AKF算法外推近似值与精度分类信息对应的方差上界的加权和的形式,并在精度等级提高时利用精度分类信息重置后验分布参数,解决了VB-AKF算法后验分布参数一阶常系数模型不能完全适应量测噪声方差动态变化的问题.仿真结果表明,该算法能够快速有效的估计出动态变化的量测噪声方差,并且能够有效的实现数据滤波.
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文献信息
篇名 精度分类量测数据的变分贝叶斯自适应Kalman滤波算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 变分贝叶斯 精度分类信息 一阶模型 量测噪声方差估计
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 1482-1487
页数 6页 分类号 TP391
字数 4292字 语种 中文
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变分贝叶斯
精度分类信息
一阶模型
量测噪声方差估计
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
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13
总被引数(次)
32728
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国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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