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高斯粒子流滤波器
被引量：
5
1
作者
张宏欣
周穗华
冯士民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期795-803,共9页
粒子流滤波器以粒子流速度场描述随机样本从先验分布到后验分布的演化,实现对系统状态的贝叶斯估计.针对其一般解计算复杂、难于滤波求解的问题,导出一种高斯假设条件下的粒子流滤波器.在线性高斯条件下推导了速度场的解析解;证明了当...
粒子流滤波器以粒子流速度场描述随机样本从先验分布到后验分布的演化,实现对系统状态的贝叶斯估计.针对其一般解计算复杂、难于滤波求解的问题,导出一种高斯假设条件下的粒子流滤波器.在线性高斯条件下推导了速度场的解析解;证明了当演化步长趋近于0时,该解析解与Kalman-Bucy滤波器的解具有一致的形式;基于该解导出了非线性高斯系统速度场的表达式,并进一步利用Unscented变换近似求解.通过若干仿真算例表明,高斯粒子流滤波器放宽了系统噪声为高斯型的限制,其精度优于经典非线性高斯滤波器,计算复杂度低于一般粒子滤波器,且具有良好的稳定性.
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关键词
非线性
滤波
贝叶斯估计
粒子流滤波器
速度场
Unscented变换
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职称材料
题名
高斯粒子流滤波器
被引量：
5
1
作者
张宏欣
周穗华
冯士民
机构
海军工程大学兵器工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期795-803,共9页
文摘
粒子流滤波器以粒子流速度场描述随机样本从先验分布到后验分布的演化,实现对系统状态的贝叶斯估计.针对其一般解计算复杂、难于滤波求解的问题,导出一种高斯假设条件下的粒子流滤波器.在线性高斯条件下推导了速度场的解析解;证明了当演化步长趋近于0时,该解析解与Kalman-Bucy滤波器的解具有一致的形式;基于该解导出了非线性高斯系统速度场的表达式,并进一步利用Unscented变换近似求解.通过若干仿真算例表明,高斯粒子流滤波器放宽了系统噪声为高斯型的限制,其精度优于经典非线性高斯滤波器,计算复杂度低于一般粒子滤波器,且具有良好的稳定性.
关键词
非线性
滤波
贝叶斯估计
粒子流滤波器
速度场
Unscented变换
Keywords
nonlinear filtering
Bayesian estimation
particle flow filter
velocity field
Unscented transformation
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
高斯粒子流滤波器
张宏欣
周穗华
冯士民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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