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摘要:
线性高斯状态空间模型中假设噪声为已知的白噪声过于苛刻。认为过程噪声与观测噪声均未知且二者的解析关系确定,假设观测噪声的均值非零且服从高斯分布,方差服从逆威沙特分布,从而构成了层次式贝叶斯模型。利用变分推断将均值与方差和系统状态一起作为随机变量进行迭代估计,在得到观测噪声的均值与方差的估计值后,利用其与过程噪声的关系进一步更新未知过程噪声的均值与方差,从而动态地得到每一时刻过程噪声与观测噪声的一、二阶统计矩信息,即使在噪声统计信息动态变化的情况下也有较满意的滤波精度。实验证明了该算法的有效性。
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文献信息
篇名 基于变分推断的一般噪声自适应卡尔曼滤波
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 航空航天
关键词 自适应滤波 变分推断 参数估计 非零均值噪声
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 1466-1472
页数 7页 分类号 V448.2
字数 7532字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2014.08.03
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈锋 哈尔滨工程大学自动化学院 70 514 12.0 19.0
2 徐定杰 哈尔滨工程大学自动化学院 80 745 14.0 23.0
3 沈忱 哈尔滨工程大学自动化学院 6 67 5.0 6.0
4 蔡佳楠 哈尔滨工程大学自动化学院 8 77 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应滤波
变分推断
参数估计
非零均值噪声
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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