基于深度置信网络的卡尔曼滤波算法改进

• 作者: 张国强 房德智 李忠志 李艳娟 郭继峰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 新息 深度置信网络 电磁继电器 寿命预测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 248-253
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 3574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.045

摘要

卡尔曼滤波是一种应用广泛的基于最小方差的递推式滤波算法,根据一定滤波规则对系统的状态进行估计.采用某种统计量最优方法对噪声和系统模型统计特性的先验知识决定的滤波的性能和估计的准确性进行度量.不精确的先验知识将导致滤波性能的明显下降和发散.采用新息自适应卡尔曼滤波克服标准卡尔曼滤波需要在先验条件下进行估计的缺点,通过深度置信网络对噪声的协方差矩阵做出调整,从而提高滤波性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭继峰	东北林业大学信息与计算机工程学院	25	113	6.0	10.0
2	李艳娟	东北林业大学信息与计算机工程学院	29	78	4.0	8.0
3	李忠志	东北林业大学信息与计算机工程学院	2	0	0.0	0.0
4	张国强	东北林业大学信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0
5	房德智	东北林业大学信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0