摘要
自组织状态空间模型为估计非线性非高斯状态空间模型中的未知参数提供了一种有效方法.针对自组织状态空间模型中参数的初始分布难以确定的难点,提出了一种搜索自组织状态空间模型参数初始分布的算法.所用搜索算法基于一种高效的进化模型,具有全局搜索能力,使得参数的初始分布向真实参数"移动".数值实验分析结果验证了提出方法的有效性.
The self-organizing state space model provides an efficient approach to estimating unknown parameters in a non- linear non-Gaussian state space model. However, a difficult problem is how to determinate the initial distributions of pa- rameters for a self-organizing state space model. To address this problem, this paper proposes an algorithm to seek the ini- tial distribution of parameters for a self-organizing state space model. The proposed algorithm is based on an efficient evolu- tionary computation model which has global search capability. It makes the initial distribution of parameters close to the true parameter situation. The results of numerical experiments show the effectiveness of the proposed algorithm.
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期1538-1543,共6页
Acta Automatica Sinica
基金
国家国际科技合作计划(2011DFA10440)
国家自然科学基金(70921001
61203106
71271215
51007016
60974022)
湖南省科技厅国际合作重点项目(2009WK2009)
中央高校基本科研业务费专项资金(2010HGBZ0597
2011HGQC0995)资助~~
关键词
自组织状态空间模型
粒子滤波
参数估计
非线性
非高斯
Self-organizing state space model, particle filter, parameter estimation, nonlinear, non-Gaussian
作者简介
甘敏 博士，合肥工业大学讲师．主要研究方向为非线性时间序列建模与分析．E—mail：aganmin@yahoo．com．cn
彭辉 博士，中南大学教授．主要研究方向为复杂系统建模、控制与优化．本文通信作者．E-mail：huipeng@mail．csu．edu．cn
黄云志 博士，合肥工业大学教授．主要研究方向为传感器技术，数字信号处理和智能仪表．E-mail：hqyz@hfut．edu．cn
董学平 博士，合肥工业大学副教授．主要研究方向为分布参数系统，切换系统和过程控制．E-mail：hfdxp@126．com
