基于统计线性回归的粒子滤波方法

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作者 郭文艳 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1905-1908,共4页

针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法。在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数。该密度函数融入了最新的观测信息,扩... 针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,该文提出了一种基于统计线性回归的粒子滤波算法。在该算法中,首先对非线性函数基于统计线性回归展开,并利用高斯积分估计回归系数,依此产生重要性密度函数。该密度函数融入了最新的观测信息,扩大了与系统真实后验密度的重叠区域。理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的估计精度,与一般的粒子滤波算法相比,有较好的稳定性和较低的计算量。 展开更多

关键词 粒子滤波 状态估计 统计线性回归 高斯-厄米特积分 重要性密度函数

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应用统计线性回归的系统误差最大似然配准 被引量：2

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作者 李佳炜 江晶 +1 位作者 吴卫华 郑玉军 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期73-82,共10页

针对协同多传感器系统探测目标过程中存在着非随机系统误差的问题,提出一种基于统计线性回归的最大似然配准算法。首先通过联合最大化目标状态和系统误差的似然函数,建立多传感器系统的配准方程;然后利用一组不完全相同的回归点处理非... 针对协同多传感器系统探测目标过程中存在着非随机系统误差的问题,提出一种基于统计线性回归的最大似然配准算法。首先通过联合最大化目标状态和系统误差的似然函数,建立多传感器系统的配准方程;然后利用一组不完全相同的回归点处理非线性量测转换的线性化问题,通过统计线性回归,构建目标状态关于去偏量测的回归方程,并得到投影后目标状态的前二阶统计特性;最后利用似然最大化迭代求解配准方程,实现对系统误差和目标状态的联合估计。仿真结果表明,基于统计线性回归的最大似然配准算法能在各观测维度上实现多个传感器的配准,且相比经典最大似然配准算法具有更高的配准精度和相当的计算复杂度。 展开更多

关键词 协同多传感器系统 系统误差 统计线性回归 最大似然配准

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一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波 被引量：14

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作者 常国宾 许江宁 +1 位作者 常路宾 纪兵 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期754-759,共6页

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失... Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率。基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度。从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度。通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势。 展开更多

关键词 无味卡尔曼滤波 鲁棒性 Huber方法 统计线性回归近似

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免微分非线性Bayesian滤波方法评述 被引量：12

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作者 程水英 邹继伟 汤鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。 展开更多

关键词 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差 滤波器 中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器 积分卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格 法 矩近似法 Monte CARLO方法 粒子滤波 裂变自举粒子滤波 加权统计线性回归

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量测随机延迟下带相关乘性噪声的非线性系统分布式估计 被引量：3

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作者 杨衍波 潘泉 +2 位作者 梁彦 秦月梅 杨峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1431-1441,共11页

本文提出了乘性噪声和加性噪声相关下的量测随机延迟非线性系统分布式状态估计.在所考虑系统中,相关状态被多传感器簇构成的传感器网所观测.所得理想量测被传送到远程分布式处理网,并伴随服从一阶马尔可夫过程的随机延迟.在此基础上,本... 本文提出了乘性噪声和加性噪声相关下的量测随机延迟非线性系统分布式状态估计.在所考虑系统中,相关状态被多传感器簇构成的传感器网所观测.所得理想量测被传送到远程分布式处理网,并伴随服从一阶马尔可夫过程的随机延迟.在此基础上,本文提出了分布式高斯信息滤波(distributed Gaussian-information filter,DGIF),来实现估计精度与计算时间的折中.在单处理节点/单元中,以估计误差协方差最小化为准则,设计了相应的高斯递推滤波,并实现了延迟概率的在线递推估计.进一步地,在分布式处理网中,基于非线性量测方程的统计线性回归,结合一致性算法,给出了一种分布式信息滤波形式,有效实现了分布式融合.分别在单处理单元和分布式处理网中仿真验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 分布式融合估计 随机延迟 马尔可夫链 乘性噪声 统计线性回归

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跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波 被引量：1

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作者 杨衍婷 梁彦 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期643-652,共10页

针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计... 针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计线性回归线性化非线性函数,利用伪量测法,将线性化的约束扩维到真实量测中,给出了非线性系统滤波的近似解析最优解.最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现.在交叉道路机动目标跟踪仿真场景中,所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法,基于统计线性回归的交互式多模型算法,以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法. 展开更多

关键词 马尔可夫切换系统 跳变约束 交互式多模型 伪量测 统计线性回归 状态估计

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基于气象因子的谷子品质预测模型构建及应用 被引量：1

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作者 李海涛 李燕 +7 位作者 常清 左小瑞 张鑫磊 米晓楠 马雅丽 张娜 班胜林 赵斯楠 《山西农业科学》 2024年第6期145-155,共11页

基于2019—2021年山西省10个谷子主产区主要品质指标(直链淀粉、粗蛋白、粗脂肪、维生素B1、胶稠度和碱消值)和同期气象资料,利用线性回归统计学方法,分析不同生长阶段多种气象因子对谷子品质的影响,并构建谷子品质的预测模型,旨在为谷... 基于2019—2021年山西省10个谷子主产区主要品质指标(直链淀粉、粗蛋白、粗脂肪、维生素B1、胶稠度和碱消值)和同期气象资料,利用线性回归统计学方法,分析不同生长阶段多种气象因子对谷子品质的影响,并构建谷子品质的预测模型,旨在为谷子气候品质认证提供科学依据。结果表明,影响谷子品质指标的气象因子不是单一的,且不同生长阶段的气象因子对品质的影响也不尽相同;生殖生长阶段尤其是抽穗—乳熟阶段的气象因子决定了谷子的品质,影响谷子品质的主要气象因子为平均气温、平均最高气温、≥10℃活动积温、累计降水量、累计日照时数和气温日较差。其中,限制谷子品质提升的主要气象因子是抽穗—乳熟阶段的气温日较差和累计降水量。利用构建的谷子品质指标预测模型,对晋北、晋中、晋南和晋东南进行谷子品质拟合检验,结果显示,6个谷子品质指标预测模型拟合系数为0.63~0.89,尤其对直链淀粉、粗蛋白和粗脂肪含量的预测效果较好,拟合系数均达到0.8以上。 展开更多

关键词 谷子 气象因子 品质评价 线性回归统计学 相关性分析 山西

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平方根求积分卡尔曼滤波器 被引量：20

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作者 巫春玲 韩崇昭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯... 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数的;滤波器采用平方根的实现方法,不仅增强了数值的鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的半正定性,而且在一定程度上提高了滤波精度.仿真实验表明,SRQKF的滤波精度比QKF提高约12%,且均高于无味滤波器(UF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF),但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大.对滤波精度要求比较高的非线性场合,新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 高斯-厄米特积分点 统计线性回归 无味滤波器 求积分卡尔曼滤波器

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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

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作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页

针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 粒子滤波 统计线性回归 求积分卡尔曼滤波 重要性密度函数

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无味变换与无味卡尔曼滤波 被引量：29

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作者 程水英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第24期25-35,共11页

综述了非线性估计问题的由来、无味变换(UT,Unscented Transformation)的基本思路与基本算法、各种衍变形式、σ点集的设计原则、无味卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filtering)的基本算法及其各种改进算法、UT的本质、UKF与几种免微... 综述了非线性估计问题的由来、无味变换(UT,Unscented Transformation)的基本思路与基本算法、各种衍变形式、σ点集的设计原则、无味卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filtering)的基本算法及其各种改进算法、UT的本质、UKF与几种免微分非线性滤波方法的比较、UT与UKF的相关应用、针对几种UKF算法的仿真实例,以及目前在UT与UKF的研究中尚存在的一些问题和对今后研究的展望等;提出了笔者的一些最新研究成果和见解。 展开更多

关键词 非线性估计 无味变换 无味卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 统计线性回归

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基于修正积分卡尔曼粒子滤波的自适应目标跟踪算法 被引量：1

11

作者 李昱辰 李战明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2776-2779,2783,共5页

针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法。该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分... 针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法。该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分卡尔曼滤波(PQKF)产生优选的建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象,在提高滤波精度的同时降低了运算量;在重采样阶段,通过引入系统估计和预测提供的新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性和算法的实时性。实验表明,新算法具有高精度、低时耗的优点,是一种高精度自适应粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性函数 积分卡尔曼滤波 统计线性回归

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高职院校学生增值性评价实施方案研究 被引量：19

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作者 王瑾 《职业技术教育》 北大核心 2013年第17期55-58,共4页

高职院校学生增值性评价实施方案的研究在国内尚属空白。增值性评价的三种基本模型是:概要统计分析模型、多元线性回归统计分析模型、多水平分析模型。基于多元线性回归统计分析模型,构建高职院校学生增值性评价系统的基本架构、指标体... 高职院校学生增值性评价实施方案的研究在国内尚属空白。增值性评价的三种基本模型是:概要统计分析模型、多元线性回归统计分析模型、多水平分析模型。基于多元线性回归统计分析模型,构建高职院校学生增值性评价系统的基本架构、指标体系,该评价需解决数据收集与分析,试题库组建及组卷系统的应用,评估指标与权重的确定,排数字化指标的量化,综合统计分析平台开发等关键问题。 展开更多

关键词 增值性评价 多元线性回归统计分析模型 指标体系 高职院校

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