基于VB-EKF的GPS/INS松组合导航定位算法

1

作者 侯华 程萌 +2 位作者 黄鼎盛 郭胜杰 王天昊 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期282-286,共5页

针对应用在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)中的全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航非线性系统受到外界噪声干扰导致量测噪声在滤波时不断变化,从而造成滤波精度下降等问题,提出一种变分贝叶斯扩展卡尔曼滤波(VB-EKF)... 针对应用在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)中的全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航非线性系统受到外界噪声干扰导致量测噪声在滤波时不断变化,从而造成滤波精度下降等问题,提出一种变分贝叶斯扩展卡尔曼滤波(VB-EKF)算法。该算法利用EKF(Extended Kalman Filter)将非线性系统中的状态函数和量测函数展开为线性方程,并将两个不同的导航系统数据进行融合,避免了单系统导航定位发散的问题。考虑到组合系统中量测噪声的时变特性,引入变分贝叶斯算法进行改进,有效解决了系统滤波精度下降问题。仿真结果表明,VB-EKF较EKF算法可有效提高滤波稳定性,进而提高系统导航定位精度。 展开更多

关键词 无人机 全球定位系统 惯性导航系统 组合导航 变分贝叶斯 扩展卡尔曼滤波

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非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法

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作者 陈辉 张欣雨 +2 位作者 连峰 韩崇昭 张光华 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第3期803-813,共11页

针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模... 针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 扩展目标跟踪 随机矩阵 高斯-学生t混合分布 变分贝叶斯方法

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基于稀疏变分贝叶斯的复杂装备剩余寿命预测

3

作者 张毅 李文博 +2 位作者 王浩 林文乙 刘切 《宇航学报》 北大核心 2025年第2期253-261,共9页

航天器等复杂装备的剩余使用寿命(RUL)预测是装备健康管理的核心技术。针对装备存在的多个反映健康状态的变量,以及多工况和数据不确定性带来的建模挑战,提出了基于稀疏变分贝叶斯的剩余使用寿命关键变量选择及建模方法。通过回归模型... 航天器等复杂装备的剩余使用寿命(RUL)预测是装备健康管理的核心技术。针对装备存在的多个反映健康状态的变量,以及多工况和数据不确定性带来的建模挑战,提出了基于稀疏变分贝叶斯的剩余使用寿命关键变量选择及建模方法。通过回归模型描述装备健康状态与监测变量间的关系,同时考虑测量噪声和参数的不确定性,采用变分贝叶斯进行参数后验估计。在此基础上,创新性地提出了基于稀疏贝叶斯的健康状态变量确定方法。此方法首次将稀疏贝叶斯应用于剩余寿命建模,并在基准数据集上得到了验证。结果显示,相较于现有方法,所提方法在使用更少变量的同时,实现了更高的预测精度。 展开更多

关键词 剩余使用寿命预测 稀疏变分贝叶斯 相似性 变量选择

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多变分模态分解下的湿地植被高光谱识别特征波长优选与模型研究

4

作者 李璇 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨敏 龚伟圳 彭翔 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期601-607,共7页

高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差... 高光谱数据以其高维度为特征,拥有更丰富的地物信息。在植被分类中,这种高维度数据为提升分类准确性和精度提供了更多机会。传统的特征波长建模往往因输入变量过多而导致分类精度不佳。为了克服这一问题并提高模型对湿地植被细微光谱差异的捕捉能力,以洱海东岸海滨作为研究区域展开探索,测取了3种典型湿地植被(菰、芦、槐叶蘋)的高光谱数据作为目标样本。对样本光谱曲线进行SG平滑后作为原始光谱(OS)、对原始光谱进行包络线去除变换(CR)、一阶微分(FD)并分析其光谱特征;再将原始光谱通过变分模态分解(VMD)为8个尺度。接着,用竞争性自适应重加权(CARS)算法选择出的波长作为特征波长。最后,利用寻找出的最佳参数组合放入经贝叶斯算法优化的支持向量机(Bayes-SVM)进行建模。结果表明:CARS算法提取的特征波长数量减少,且大都分布于植被的吸收特征区间内,降维效果显著;经过分解后的第4模态构建的模型(S_(4)-CARS-Bayes-SVM)分类效果最好,其精确率PR为0.9333,召回率RR为0.8889、F1分数为0.8963、AUC值为0.9286,即此模型具有很强的鲁棒性以及识别性能。 展开更多

关键词 光谱学 湿地植被 变分模态分解 特征波长 支持向量机 贝叶斯算法

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高维混合效应模型的变分贝叶斯分位回归

5

作者 张娟娟 王维贤 田茂再 《统计与决策》 北大核心 2025年第10期36-42,共7页

文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先... 文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先验进行贝叶斯变量选择,以提高模型的稀疏性处理能力;最后,采用变分贝叶斯(VB)方法逼近参数的条件后验分布,从而提升计算效率。模拟结果表明,相较于传统的非对称拉普拉斯(AL)分布,GAL分布在极端分位数情况下能表现出更优的拟合效果。同时,尽管VB方法在精度上略低于Gibbs抽样,但其计算效率显著提高,使其更适用于高维纵向数据的贝叶斯分析。 展开更多

关键词 高维混合效应模型 广义非对称拉普拉斯分布 horseshoe+先验 变分贝叶斯

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基于VB近似的自适应δ-GLMB滤波算法 被引量：4

6

作者 袁常顺 王俊 +1 位作者 向洪 孙进平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期237-243,共7页

目前,基于δ-扩展标签多伯努利(δ-generalized labeled multi-Bernoulli,δ-GLMB)滤波器的多目标跟踪方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对上述问题,提出一种基于变分贝叶斯(va... 目前,基于δ-扩展标签多伯努利(δ-generalized labeled multi-Bernoulli,δ-GLMB)滤波器的多目标跟踪方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对上述问题,提出一种基于变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)近似的自适应δ-GLMB滤波算法。该算法以δ-GLMB滤波器为基础,利用逆威沙特和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和多目标状态联合后验分布,通过VB近似技术推导滤波迭代。仿真结果表明,所提算法对于线性未知量测噪声协方差场景具有很强的多目标跟踪鲁棒性,在有效估计量测噪声协方差的同时实现准确的目标数和目标状态估计。 展开更多

关键词 多目标跟踪 未知量测噪声协方差 随机有限集 变分贝叶斯近似 δ-扩展标签多伯努利滤波

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基于特征蒸馏的变分编码器交通流预测模型 被引量：2

7

作者 欧阳毅 汤文燕 黎晏伶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1938-1944,共7页

针对交通流数据高维非线性和时空依赖性复杂,本文构建了基于特征蒸馏的变分贝叶斯编码器交通流预测模型.对每段时间序列对应的时间窗口特征,构建了基于多模态时间槽和空间槽的交通流特征提取模型.以时空槽特征提取模型作为特征知识蒸馏... 针对交通流数据高维非线性和时空依赖性复杂,本文构建了基于特征蒸馏的变分贝叶斯编码器交通流预测模型.对每段时间序列对应的时间窗口特征,构建了基于多模态时间槽和空间槽的交通流特征提取模型.以时空槽特征提取模型作为特征知识蒸馏架构的输入.通过知识蒸馏结构提取的时空特征结晶体,利用教师模型指导学生模型的学习过程,从而提高学生模型的泛化能力.变分贝叶斯编码器对交通流时空特征结晶编码获取交通流数据的隐变量,根据隐变量的生成采样,利用解码器将其解码重构成新的预测值.实验结果表明,本文提出的模型预测性能显著提升,且中长期预测中鲁棒性更优. 展开更多

关键词 特征蒸馏 多模态时间槽 空间槽 变分贝叶斯 生成式模型 变分推断

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GPS/INS组合导航的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波 被引量：9

8

作者 沈忱 徐定杰 +1 位作者 沈锋 蔡佳楠 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期59-65,共7页

为解决GPS/INS组合导航的数据融合问题中卡尔曼滤波器因噪声统计特性会发生变化而性能严重退化的问题,针对组合导航的系统模型提出并推导了一种基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法.该方法从概率角度将系统状态与噪声的统计矩一... 为解决GPS/INS组合导航的数据融合问题中卡尔曼滤波器因噪声统计特性会发生变化而性能严重退化的问题,针对组合导航的系统模型提出并推导了一种基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法.该方法从概率角度将系统状态与噪声的统计矩一起作为待估计的随机变量,在每次递推地对状态进行估计之前,用变分贝叶斯学习迭代逼近得到噪声的后验分布.仿真结果证明:在组合导航系统中,该自适应算法能够较好地跟踪变化的噪声方差,并对速度、位置等系统状态进行估计. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 自适应 变分贝叶斯 组合导航

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混合高斯分布的变分贝叶斯学习参数估计 被引量：14

9

作者 徐定杰 沈忱 沈锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1119-1125,共7页

针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够... 针对常用于非高斯信号或系统建模的包含隐变量的混合高斯分布模型,提出利用一种变分贝叶斯学习算法进行模型的参数估计.该方法采用一个形式较为简单的自由分布,通过不断最大化边缘似然函数的下界,迭代地更新变分参数,直至近似分布足够逼近参数真实的后验分布,从而实现混合高斯分布的参数估计.文中推导了该方法对混合高斯模型参数学习过程.实验表明,变分贝叶斯学习可以有效实现高斯混合模型的多参数估计,相比采样方法更有工程应用前景. 展开更多

关键词 参数估计 混合模型 高斯分布 变分贝叶斯

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基于变分贝叶斯自编码器的局部放电数据匹配方法 被引量：14

10

作者 宋辉 代杰杰 +4 位作者 张卫东 毕凯 罗林根 盛戈皞 江秀臣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期5869-5877,共9页

随着局部放电检测案例的累积,将疑似局部放电数据与历史案例中的数据进行匹配获取相似案例,是大数据背景下对局部放电数据进行深度挖掘的一种思路。因此,提出了一种基于变分贝叶斯自编码器（auto-encoding variational Bayes,AEVB）的... 随着局部放电检测案例的累积,将疑似局部放电数据与历史案例中的数据进行匹配获取相似案例,是大数据背景下对局部放电数据进行深度挖掘的一种思路。因此,提出了一种基于变分贝叶斯自编码器（auto-encoding variational Bayes,AEVB）的局部放电数据匹配方法。构建了适用于局部放电数据的AEVB网络模型,利用AEVB提取局部放电数据特征值,然后基于余弦距离计算不同局部放电数据之间的匹配度。为验证方法的有效性,通过局部放电模拟实验和变电站现场带电检测建立了局部放电数据集,并对所提方法和其他特征提取与匹配方法进行了对比分析,包括统计特征值、深度信念网络、深度卷积网络、主成分分析、线性判别分析的特征提取方法和欧氏距离、最佳熵的匹配度计算方法。实验结果表明,基于AEVB和余弦算法的数据匹配方法相比其他数据匹配方法可以更有效的检出相似局部放电数据。 展开更多

关键词 局部放电 大数据 特征提取 变分贝叶斯自编码器 数据匹配

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一种基于变分相关向量机的特征选择和分类结合方法 被引量：6

11

作者 徐丹蕾 杜兰 +2 位作者 刘宏伟 洪灵 李彦兵 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期932-943,共12页

相关向量机(Relevance vector machine,RVM)是一种函数形式等价于支持向量机(Support vector machine,SVM)的全概率模型,利用变分贝叶斯(Variational Bayesian,VB)方法求解的RVM可以给出所有参数的后验分布.进一步,通过对样本所在原始... 相关向量机(Relevance vector machine,RVM)是一种函数形式等价于支持向量机(Support vector machine,SVM)的全概率模型,利用变分贝叶斯(Variational Bayesian,VB)方法求解的RVM可以给出所有参数的后验分布.进一步,通过对样本所在原始特征空间的稀疏化,基于线性核的RVM可以在分类的同时实现对原始特征的线性选择.本文在传统VB-RVM的基础上提出一种特征选择和分类结合方法.该方法采用Probit模型将分类问题与回归问题有机地结合起来,同时,通过对特征维的幂变换扩展,不仅在分类时增加了样本的信息量,可以构造非线性分类面,而且实现了非线性特征选择的功能.通过对仿真数据和实测数据分别进行实验,证明了该特征选择和分类结合方法的实用性和有效性. 展开更多

关键词 特征选择 稀疏化 相关向量机 PROBIT模型 变分贝叶斯

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基于值函数迁移的启发式Sarsa算法 被引量：3

12

作者 陈建平 杨正霞 +3 位作者 刘全 吴宏杰 徐杨 傅启明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期37-47,共11页

针对Sarsa算法存在的收敛速度较慢的问题,提出一种改进的基于值函数迁移的启发式Sarsa算法(VFT-HSA)。该算法将Sarsa算法与值函数迁移方法相结合,引入自模拟度量方法,在相同的状态空间和动作空间下,对新任务与历史任务之间的不同状态进... 针对Sarsa算法存在的收敛速度较慢的问题,提出一种改进的基于值函数迁移的启发式Sarsa算法(VFT-HSA)。该算法将Sarsa算法与值函数迁移方法相结合,引入自模拟度量方法,在相同的状态空间和动作空间下,对新任务与历史任务之间的不同状态进行相似性度量,对满足条件的历史状态进行值函数迁移,提高算法的收敛速度。此外,该算法结合启发式探索方法,引入贝叶斯推理,结合变分推理衡量信息增益,并运用获取的信息增益构建内在奖赏函数作为探索因子,进而加快算法的收敛速度。将所提算法用于经典的Grid World问题,并与Sarsa算法、Q-Learning算法以及收敛性能较好的VFT-Sarsa算法、IGP-Sarsa算法进行比较,实验表明,所提算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性。 展开更多

关键词 强化学习 值函数迁移 自模拟度量 变分贝叶斯

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等位基因功能差异的统计遗传学分析及应用 被引量：3

13

作者 胡文明 阚海华 +1 位作者 王伟 徐辰武 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期72-79,共8页

等位基因的变异在各种生物中都是普遍存在的,并对基因的表达起着重要的调控作用。为了探索关联分析中品种数目(A)、平均等位基因多态信息含量(B)和候选基因总贡献率(C)对候选基因分析结果的影响,本研究采用经验贝叶斯(E-Bayes)方法探讨... 等位基因的变异在各种生物中都是普遍存在的,并对基因的表达起着重要的调控作用。为了探索关联分析中品种数目(A)、平均等位基因多态信息含量(B)和候选基因总贡献率(C)对候选基因分析结果的影响,本研究采用经验贝叶斯(E-Bayes)方法探讨了上述因素对候选基因检测功效、遗传效应估计值的准确度和精确度以及假阳性出现频率等的影响。结果表明:(1)随着A、B和C的增加,候选基因的检测功效和效应估计值的准确度和精确度明显提高,假阳性出现的频率降低。(2)B对检测功效有显著的影响。在B值保持较高的水平时,即使品种的数目保持较低的水平以及候选基因的总贡献率较低时,平均检测功效也可达到80%;当B值为中等水平时,需要较大品种数目才能使平均统计功效超过80%;当B值较小时,品种数目即使达到100,3种贡献率水平下的统计功效最高也未达到50%。(3)B对候选基因效应估计值的准确度和精确度有显著的影响。随着B的增加,候选基因效应估计的准确度和精确度增加。(4)B因素对假阳性频率也有显著影响。在实例分析中检测到4个基因与稻米糊化温度显著关联。因此,在进行等位基因功能差异的统计遗传学分析时等位基因多态性是主要的影响因素,同时较多的品种数和较高的贡献率对候选基因的统计功效、效应估计值的准确度和精确度也有重要影响。 展开更多

关键词 等位变异 超饱和模型 变量选择 E-bayes

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一种自适应变分贝叶斯容积卡尔曼滤波方法 被引量：9

14

作者 沈锋 徐广辉 桑靖 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期94-99,共6页

针对应用于非线性系统模型的容积卡尔曼滤波工作性能会受观测噪声参数变化的影响而降低的问题,提出一种自适应的变分贝叶斯容积卡尔曼滤波算法。在每一次更新步骤中,将系统状态与变化的观测噪声统计信息一起作为随机变量,并用变分贝叶... 针对应用于非线性系统模型的容积卡尔曼滤波工作性能会受观测噪声参数变化的影响而降低的问题,提出一种自适应的变分贝叶斯容积卡尔曼滤波算法。在每一次更新步骤中,将系统状态与变化的观测噪声统计信息一起作为随机变量,并用变分贝叶斯方法进行估计,在迭代逼近得到噪声方差后,再利用容积卡尔曼滤波对系统状态进行更新。仿真实验证明变分贝叶斯容积卡尔曼滤波算法在非线性系统的滤波问题中能够较好跟踪变化的观测噪声方差,相比容积卡尔曼滤波拥有较好的估计性能。 展开更多

关键词 变分贝叶斯 容积卡尔曼滤波 自适应 非线性系统

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基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪 被引量：4

15

作者 胡振涛 杨诗博 +3 位作者 胡玉梅 周林 金勇 杨琳琳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1058-1065,共8页

考虑目标跟踪系统中未知时变过程噪声和随机异常量测噪声对目标状态估计精度的影响,本文提出了一种基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪算法.首先在分布式融合框架下,结合变分贝叶斯机理利用逆威沙特分布和学生t分布,分别对无迹卡尔曼... 考虑目标跟踪系统中未知时变过程噪声和随机异常量测噪声对目标状态估计精度的影响,本文提出了一种基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪算法.首先在分布式融合框架下,结合变分贝叶斯机理利用逆威沙特分布和学生t分布,分别对无迹卡尔曼滤波实现中的一步预测协方差矩阵和量测似然概率密度函数进行建模;进而采用平均场变分理论近似解耦噪声分布参数和状态的联合概率密度函数,并通过定点迭代方法更新状态估计和噪声分布参数;最后依据协方差交叉融合策略实现对局部状态估计融合与修正.仿真结果表明,新算法综合考虑系统非线性、过程噪声时变性和量测噪声异常性的综合影响,能够有效提高运动目标的状态估计精度,同时具有较好的自适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 变分贝叶斯 学生t分布 逆威沙特分布 无迹卡尔曼滤波 协方差交叉融合

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采用贝叶斯–克里金–卡尔曼模型的多风电场风速短期预测 被引量：17

16

作者 卿湘运 杨富文 王行愚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第35期107-114,共8页

精确的短期风速预测对可靠安全的电力系统运行很重要。传统的预测方法没有考虑空间相邻风电场的信息。然而,多个风电场的风速在时间和空间上是相关的。该文给出了一个采用贝叶斯克里金卡尔曼模型的短期风速预测方法。由主克里金函数构... 精确的短期风速预测对可靠安全的电力系统运行很重要。传统的预测方法没有考虑空间相邻风电场的信息。然而,多个风电场的风速在时间和空间上是相关的。该文给出了一个采用贝叶斯克里金卡尔曼模型的短期风速预测方法。由主克里金函数构成的空域结构使用贝叶斯层次结构进行建模,同时应用状态空间模型对时域动态性进行建模。采用计算速度更有效的变分贝叶斯方法来逼近推断和学习模型参数。在公开的多风电场数据集上评估提前1h的风速预测性能,与持续预测算法进行比较的结果显示了该文提出的方法在均方根误差评价指标上的改善。 展开更多

关键词 风电场 短期风速预测 克里金卡尔曼滤波 变分贝叶斯 时空模型 概率图模型

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一种抗差自适应UKF算法及其在GNSS/SINS组合导航系统的应用 被引量：9

17

作者 胡晓梅 潘新龙 +1 位作者 朱璐瑛 韩有杰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期153-160,共8页

GNSS/SINS组合导航系统标准UKF算法缺乏对量测噪声方差及系统状态异常的自适应调节能力,进而影响了组合导航系统的滤波精度。为了解决上述问题,提出了一种抗差自适应UKF算法。首先,该算法引入变分贝叶斯估计原理以实时估计量测噪声方差... GNSS/SINS组合导航系统标准UKF算法缺乏对量测噪声方差及系统状态异常的自适应调节能力,进而影响了组合导航系统的滤波精度。为了解决上述问题,提出了一种抗差自适应UKF算法。首先,该算法引入变分贝叶斯估计原理以实时估计量测噪声方差;然后,基于滤波器预测残差,构建了自适应因子以降低系统状态异常时对导航解的影响;最后,将该算法应用于GNSS/SINS组合导航系统中,仿真结果表明,当量测噪声统计特性发生变化时,相对于标准UKF算法及抗差UKF算法,在整个仿真时段内,本文算法可提高位置精度分别为51.2%及9.3%,同时可以降低系统模型异常扰动和滤波器初值偏差对导航解的影响。实验结果表明本文算法具有较强的自适应性及抗差性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度。 展开更多

关键词 变分贝叶斯 自适应因子 抗差自适应UKF 组合导航系统

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MIMO-OFDM系统的低复杂度递推信道跟踪算法 被引量：1

18

作者 熊春林 王德刚 魏急波 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期123-128,共6页

该文针对时变多径信道下的MIMO-OFDM系统,基于变分贝叶斯原理,提出了一种新的联合信号检测和信道跟踪的低复杂度半盲贝叶斯迭代接收机。针对该接收机,基于递推变分期望最大化(RVBEM)算法,提出了一种RVBEM信道跟踪算法。由于RVBEM算法需... 该文针对时变多径信道下的MIMO-OFDM系统,基于变分贝叶斯原理,提出了一种新的联合信号检测和信道跟踪的低复杂度半盲贝叶斯迭代接收机。针对该接收机,基于递推变分期望最大化(RVBEM)算法,提出了一种RVBEM信道跟踪算法。由于RVBEM算法需要进行矩阵求逆,因此以该算法为基础推导得到了一种时频域联合递推的低复杂度信道跟踪(TF-LCRVBEM)算法。TF-LCRVBEM算法不仅完全避免了矩阵求逆运算,还通过合理的近似使得算法只具有线性复杂度。分析和仿真表明,在时变多径信道下,所提迭代接收机具有远优于传统接收机和接近理想接收机的性能。 展开更多

关键词 MIMO-OFDM系统 变分贝叶斯 贝叶斯迭代接收机 信号检测 递推信道跟踪

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基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法 被引量：6

19

作者 何祥宇 李静 +1 位作者 杨数强 夏玉杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3701-3706,共6页

针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题,利用扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波器和变分贝叶斯(VB)近似理论,提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法。首先,根据标准ETPHD滤波器的目标状态方程和测量方程... 针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题,利用扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波器和变分贝叶斯(VB)近似理论,提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法。首先,根据标准ETPHD滤波器的目标状态方程和测量方程,定义了目标状态和测量噪声协方差的增广状态变量及二者的联合转移函数;然后,根据标准ET-PHD滤波器,构建了扩展的ET-PHD滤波器的预测和更新公式;最后,在线性高斯假设的条件下,利用高斯和逆伽马(IG)混合分布表示目标的联合后验强度函数,从而给出了扩展ET-PHD滤波器的解析实现。仿真结果表明:所提算法能提供可靠的跟踪结果,可有效地处理未知测量噪声协方差环境中的多扩展目标跟踪问题。 展开更多

关键词 扩展目标跟踪 概率假设密度 随机有限集 变分贝叶斯 噪声协方差

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GNSS/SINS组合导航系统的自适应UKF算法 被引量：9

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作者 荆蕾 孙炜玮 +1 位作者 乔玉新 刘成铭 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第3期255-258,281,共5页

针对基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法的GNSS/SINS组合导航系统缺乏对量测噪声异常的自适应调节能力,提出一种GNSS/SINS组合导航系统的自适应UKF算法。首先对GNSS/SINS组合导航系统进行非线性滤波建模;然后基于变... 针对基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法的GNSS/SINS组合导航系统缺乏对量测噪声异常的自适应调节能力,提出一种GNSS/SINS组合导航系统的自适应UKF算法。首先对GNSS/SINS组合导航系统进行非线性滤波建模;然后基于变分贝叶斯原理,在UKF算法的时间更新与量测更新过程中引入量测噪声方差估计模型,得到自适应UKF算法;最后对GNSS/SINS组合导航系统进行仿真验证。结果表明,本文算法能够对量测噪声方差的突变或缓变进行实时、准确的跟踪,相比于常规UKF算法,可明显提高组合导航系统的精度。 展开更多

关键词 变分贝叶斯 自适应UKF 量测噪声均方差 组合导航系统

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