基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王国庆; 杨春雨; 马磊; 代伟 |
| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | 49期号:2页码:448-460 |
| 关键词 | 非线性卡尔曼滤波 高斯–广义双曲分布 非平稳噪声 厚尾分布 变分贝叶斯 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c220400 |
| 英文摘要 | 本文研究带非平稳厚尾非高斯量测噪声的非线性系统状态估计问题.考虑到广义双曲分布包含多种常见厚尾分布特例,且其混合分布为共轭的广义逆高斯分布,选用广义双曲分布建模厚尾噪声;进而引入伯努利变量构建高斯–广义双曲混合分布来建模非平稳厚尾噪声,并利用该分布的高斯分层结构得到系统的概率模型.随后采用变分贝叶斯方法实现对系统状态以及噪声参数的后验估计,得到针对此类噪声系统的卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)框架,现有的几种鲁棒滤波算法均是本文算法的特例.机器人跟踪仿真实验表明,所提算法与同类算法相比具有更好的估计精度和数值稳定性,且对于初始参数具有较好的鲁棒性. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56203]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王国庆,杨春雨,马磊,等. 基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波[J]. 自动化学报,2023,49(2):448-460. |
| APA | 王国庆,杨春雨,马磊,&代伟.(2023).基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波.自动化学报,49(2),448-460. |
| MLA | 王国庆,et al."基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波".自动化学报 49.2(2023):448-460. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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