论文摘要
野值是一种异于总体数据的非高斯量测值,在实际传输中野值的加入常使信号出现厚尾特性。粒子滤波是基于贝叶斯框架的适用于非线性/非高斯系统的一种滤波方法。如果在量测噪声中存在野值会使粒子滤波的精度下降。该文利用学生t分布建模量测噪声模型,结合变分贝叶斯（VB）递推方法设计一种新颖的边缘粒子滤波（MPF-VBM）,它在滤波同时可对量测噪声的包括均值在内的全部参数进行实时估计。进一步,利用该估计算法,在量测噪声时变条件下研究了噪声关联的粒子滤波算法（MPF-VBM-COR）。通过对典型单变量增长模型的仿真,验证了所提两种算法相比于已有算法在状态估计上具有更优越的鲁棒性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王宗原,周卫东
关键词: 粒子滤波,变分贝叶斯,均值估计,噪声关联,学生分布
来源: 电子与信息学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,无线电电子学
单位: 哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨工程大学数学科学学院
基金: 国家自然科学基金(61773133),中央高校基本科研业务费(3072019CF2419)~~
分类号: TN713;O212
页码: 2957-2964
总页数: 8
文件大小: 1442K
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