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[1]沈锋,徐广辉,桑靖. 一种自适应变分贝叶斯容积卡尔曼滤波方法[J].电机与控制学报,2015,19(04):94-99.[doi:10. 15938/j. emc.2015.04.015]
 SHEN Feng,XU Guang-hui,SANG Jing. Adaptive variational Bayesian cubature Kalman filtering[J].,2015,19(04):94-99.[doi:10. 15938/j. emc.2015.04.015]
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 一种自适应变分贝叶斯容积卡尔曼滤波方法(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
19
期数:
2015年04
页码:
94-99
栏目:
出版日期:
2015-04-15

文章信息/Info

Title:
 Adaptive variational Bayesian cubature Kalman filtering
作者:
 沈锋徐广辉桑靖
 哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001
Author(s):
 SHEN FengXU Guang-huiSANG Jing
 College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001,China
关键词:
 变分贝叶斯容积卡尔曼滤波自适应非线性系统
Keywords:
 variational Bayescubature Kalman filteringadaptivenon-linear system
分类号:
TP 202
DOI:
10. 15938/j. emc.2015.04.015
文献标志码:
A
摘要:
 摘要: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。
Abstract:
 Abstract:Focusing on the performance of Cubature Kalman filtering may be degraded due to the fact that
in practical situations the statistics of measurement noise might change. An adaptive variational Bayesian
cubature Kalman filtering algorithm was proposed which can be used in non-linear system models. In
each update step of proposed method,both system state and time-variant measurement noise were recog-
nized as random variables to estimate. Measurements noise variances were approximated by variational
Bayes,thereafter,system states were updated by cubature Kalman filtering. Simulation results demon-
strate the proposed filter can well track measurement noise for a non-linear system and outperforms cuba-
ture Kalman filter.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
 基金项目:国家自然科学基金(61102107,61374208);中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCFX41310)
更新日期/Last Update: 2015-07-23