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基于变分贝叶斯势均衡多目标多伯努利滤波的多扩展目标跟踪算法 被引量:22
1
作者 李翠芸 王荣 姬红兵 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期187-195,共9页
由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机... 由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机分布在扩展目标上的量测产生点所产生,利用变分贝叶斯方法近似地求出各量测产生点状态和量测噪声协方差的联合概率密度,并给出其递归形式以估计量测产生点,继而将得到的量测产生点状态进行聚类得到扩展目标的状态.仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目、未知量测噪声协方差的多扩展目标.其跟踪精度与传统的CBMe MBer跟踪算法相比,有明显提高. 展开更多
关键词 多扩展目标 变分贝叶斯 势均衡多目标多伯努利滤波 随机有限集 目标跟踪
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基于变分贝叶斯理论的机械故障源盲分离方法研究 被引量:12
2
作者 李志农 范涛 +1 位作者 刘立州 卢纪富 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期12-16,共5页
未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一... 未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。仿真研究表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。实验结果也验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 盲源分离 故障诊断 变分贝叶斯 独立分量分析
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改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法 被引量:8
3
作者 林雪原 刘丽丽 +2 位作者 董云云 陈祥光 杨海利 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期127-134,共8页
GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合... GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 自适应滤波 抗野值滤波 组合导航系统 观测因子
原文传递
基于变分贝叶斯估计的相机抖动模糊图像的盲复原算法 被引量:9
4
作者 孙韶杰 吴琼 李国辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2674-2679,共6页
在曝光过程中由于相机抖动而导致的运动模糊,是一种常见的图像降质现象。该文提出了一种基于变分贝叶斯估计和自然图像梯度统计特性的盲复原算法,用于恢复相机抖动模糊图像,同时针对图像复原过程中出现的振铃效应,设计了一种基于分区域... 在曝光过程中由于相机抖动而导致的运动模糊,是一种常见的图像降质现象。该文提出了一种基于变分贝叶斯估计和自然图像梯度统计特性的盲复原算法,用于恢复相机抖动模糊图像,同时针对图像复原过程中出现的振铃效应,设计了一种基于分区域检测和Fuzzy滤波器的去振铃效应方法。实验结果表明,该文提出的盲复原算法能够有效地去除图像中因相机抖动而产生的模糊,而且在保持图像边缘和细节的同时,可以较好地降低振铃效应对图像复原质量的影响。 展开更多
关键词 图像盲复原 变分贝叶斯 振铃效应 相机抖动
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强跟踪变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 被引量:8
5
作者 谈发明 赵俊杰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第1期12-16,36,共6页
针对线性高斯状态空间模型中的噪声统计特性时变时,变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波效果会受影响的问题,提出了基于强跟踪原理的改进算法。该算法选择测量噪声模型为逆Wishart分布,将系统状态与时变的测量噪声协方差作为待估参数,利用变分... 针对线性高斯状态空间模型中的噪声统计特性时变时,变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波效果会受影响的问题,提出了基于强跟踪原理的改进算法。该算法选择测量噪声模型为逆Wishart分布,将系统状态与时变的测量噪声协方差作为待估参数,利用变分贝叶斯方法对二者迭代递推估计。测量噪声协方差的最优估计结果再作为时变参数引入到基于强跟踪原理的次优渐消因子中,以提高其对状态预测协方差的修正精度。仿真结果表明,改进算法在噪声时变的线性高斯系统中能自适应地跟踪测量噪声协方差,有效克服过程噪声协方差时变的影响,估计结果的收敛速度和精度有很大改善。 展开更多
关键词 强跟踪 变分贝叶斯 噪声 次优渐消因子 精度
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角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式多模型的目标跟踪 被引量:7
6
作者 许红 袁华东 +2 位作者 谢文冲 刘维建 王永良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1583-1590,共8页
开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种... 开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式多模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计多个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。 展开更多
关键词 目标跟踪 角闪烁噪声 非平稳 变分贝叶斯 交互式多模型
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不确定性环境下维纳模型的随机变分贝叶斯学习 被引量:1
7
作者 刘切 李俊豪 +2 位作者 王浩 曾建学 柴毅 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1185-1198,共14页
多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题.贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势,已在线性系统辨识方面得到广泛应用,但在非线性系统辨识的应用较少,且面临概率估计复杂、计算量大等难题.针对上述问题,以典型维纳(... 多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题.贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势,已在线性系统辨识方面得到广泛应用,但在非线性系统辨识的应用较少,且面临概率估计复杂、计算量大等难题.针对上述问题,以典型维纳(Wiener)非线性过程为对象,提出基于随机变分贝叶斯的非线性系统辨识方法.首先对过程噪声、测量噪声以及参数不确定性进行概率描述;然后利用随机变分贝叶斯方法对模型参数进行后验估计.在估计过程中,利用随机优化思想,仅利用部分中间变量概率信息估计模型参数分布的自然梯度期望,与利用所有中间变量概率信息估计模型参数比较,显著降低了计算复杂性.该方法是首次在系统辨识领域中的应用.最后,利用一个仿真实例和一个维纳模型的Benchmark问题,证明了该方法在对大规模数据下非线性系统辨识的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统辨识 随机优化 变分贝叶斯 维纳模型
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基于自适应网格的跳频信号参数估计 被引量:7
8
作者 李红光 郭英 +1 位作者 张坤峰 眭萍 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1865-1872,共8页
分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能。针对这种情形,提出了基于自适应网格的变分贝叶斯稀疏重构算法。该方法通过对字典不断地加权聚类和缩放处理,实现字典的自... 分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能。针对这种情形,提出了基于自适应网格的变分贝叶斯稀疏重构算法。该方法通过对字典不断地加权聚类和缩放处理,实现字典的自我更新,使得参数网格更加精细化。仿真结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和交叉项抑制能力,同时缓解了稀疏重构算法的基不匹配情形,时频聚焦性进一步提高,能够在较低信噪比条件下,获取较高时频分辨率的时频矩阵,可以更精确地完成后续跳时刻检测、跳周期及跳频率等参数估计。 展开更多
关键词 跳频信号 稀疏重构 变分贝叶斯 时频图
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基于自适应的增广状态-交互式多模型的机动目标跟踪算法 被引量:7
9
作者 许红 谢文冲 +2 位作者 袁华东 段克清 王永良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2749-2755,共7页
现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针... 现有的增广状态-交互式多模型算法存在着依赖于量测噪声协方差矩阵这一先验信息的问题。当先验信息未知或不准确时,算法的跟踪性能将会下降。针对上述问题,该文提出一种自适应的变分贝叶斯增广状态-交互式多模型算法VB-AS-IMM。首先,针对增广状态的跳变马尔科夫系统,该文给出了联合估计增广状态和量测噪声协方差矩阵的变分贝叶斯推断概率模型。其次,通过理论推导证明了该概率模型是非共轭的。最后,通过引入一种“信息反馈+后处理”方案,提出联合后验密度的次优求解方法。所提算法能够在线估计未知的量测噪声协方差矩阵,具有更强的鲁棒性和适应性。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 增广状态 变分贝叶斯 自适应滤波
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变分贝叶斯独立分量分析在谐波状态估计中的应用 被引量:7
10
作者 韩斐 杨洪耕 +1 位作者 王佳兴 王泽 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期68-72,共5页
针对实际电网中谐波阻抗难以准确获取,且量测噪声不可避免的问题,提出利用变分贝叶斯独立分量分析VBICA(variational Bayesian independent component analysis)进行配网谐波状态估计。该方法将谐波阻抗和量测噪声作为未知参数,利用变... 针对实际电网中谐波阻抗难以准确获取,且量测噪声不可避免的问题,提出利用变分贝叶斯独立分量分析VBICA(variational Bayesian independent component analysis)进行配网谐波状态估计。该方法将谐波阻抗和量测噪声作为未知参数,利用变分贝叶斯理论计算独立分量分析模型中未知参数和潜在谐波电流的后验概率分布,通过迭代学习提取不受噪声干扰的谐波电流最优值。再结合负荷等效导纳远小于系统等效导纳的特点,推导出幅值比例系数,计算谐波电流幅值。利用IEEE 33节点配网系统对该方法进行验证,并将该方法与传统独立分量分析法进行对比,结果表明该方法具有更高的估计精度和更强的抗干扰能力。 展开更多
关键词 谐波状态估计 变分贝叶斯 独立分量分析 未知谐波阻抗 噪声干扰
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基于变分贝叶斯独立分量分析的故障源盲分离 被引量:7
11
作者 范涛 李志农 +1 位作者 卢纪富 员险锋 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2010年第1期82-85,共4页
提出一种基于变分贝叶斯独立分量分析的故障源盲分离方法,该方法可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理。并将该方法与传统的机械源分离方法进行对比实验,实验结果表明该... 提出一种基于变分贝叶斯独立分量分析的故障源盲分离方法,该方法可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理。并将该方法与传统的机械源分离方法进行对比实验,实验结果表明该方法是非常有效的。 展开更多
关键词 振动与波 盲源分离 变分贝叶斯 独立分量分析 故障诊断
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带不确定混合噪声系统的变分贝叶斯期望最大滤波算法 被引量:6
12
作者 马天力 张扬 陈超波 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期475-481,490,共8页
卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯... 卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯期望最大滤波算法。所提方法采用变分贝叶斯最大化方法对量测噪声模型中的超参数进行更新,在得到模型超参数后,利用变分贝叶斯期望算法计算噪声模型的隐变量。对上述过程反复迭代,最终获得系统的状态和协方差。仿真结果表明,相比于传统的卡尔曼滤波算法和联合滤波算法,变分贝叶斯期望最大滤波算法在出现混合不确定噪声时,经纬度定位精度均提高60%以上,提高了导航系统的精确性。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 未知但有界噪声 卡尔曼滤波 高斯混合模型 期望最大算法
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具有噪声信息与状态模型不确定系统的IMM自适应滤波
13
作者 马天力 张扬 +2 位作者 高嵩 刘盼 陈超波 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1604-1611,共8页
卡尔曼滤波器广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声和系统模型参数先验信息未知,且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息和状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式... 卡尔曼滤波器广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声和系统模型参数先验信息未知,且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息和状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法.该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理,对于每个模型,建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型,为了解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问题,利用逆威沙特分布对系统预测协方差矩阵进行描述,并通过变分贝叶斯推理递归计算系统状态的后验分布.仿真结果和实验验证表明,在噪声信息和状态模型不确定条件下,所提出算法具有较高的估计精度. 展开更多
关键词 交互式多模型 过程噪声 Skew-T分布 变分贝叶斯 自适应滤波 时变噪声
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基于参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波
14
作者 许红 刘欣蕊 +1 位作者 邢逸舟 全英汇 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第3期291-299,共9页
针对噪声协方差矩阵失配情况下的状态估计问题,本文基于变分贝叶斯框架,提出了一种适用于过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵均未知条件下的参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法。所提算法选取预测误差协方差矩阵作为变分优... 针对噪声协方差矩阵失配情况下的状态估计问题,本文基于变分贝叶斯框架,提出了一种适用于过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵均未知条件下的参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法。所提算法选取预测误差协方差矩阵作为变分优化变量,并引入了其马尔可夫演化模型,构造了参数解耦的变分推断模型。同时,采用固定点迭代优化实现状态、预测误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵的联合后验概率分布求解,并设计了算法的收敛性判断准则。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应状态估计 卡尔曼滤波 变分贝叶斯 噪声协方差矩阵 参数解耦
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基于变分贝叶斯的数据分类算法 被引量:6
15
作者 张文倩 王瑛 +1 位作者 张红梅 宋增杰 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第2期89-94,共6页
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利... 随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 分类算法 最大期望算法
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基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法
16
作者 陈熙源 周云川 +1 位作者 钟雨露 戈明明 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期120-129,共10页
复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差... 复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差;其次,利用相邻帧间的平均新息构造量测协方差预测值,作为粗差判据来实现稳健估计。基于INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验评估表明,所提方法能在粗差干扰的情况下有效估计时变量测噪声,相比M估计和滑动窗口自适应因子图优化算法的水平定位误差分别减小了26.7%和39.8%,兼顾了估计精度和抗差性能,具有较好的复杂环境适应性。 展开更多
关键词 因子图优化 变分贝叶斯 组合导航 鲁棒自适应估计
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基于T分布变分贝叶斯滤波的SINS/GPS组合导航 被引量:5
17
作者 胡淼淼 敬忠良 +2 位作者 董鹏 周贵荣 郑智明 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1482-1488,共7页
为了解决组合导航中由于野值存在而导致传统滤波算法性能下降的问题,针对SINS/GPS组合导航系统模型提出基于T分布的变分贝叶斯高斯滤波算法,充分考虑野值所导致的噪声厚尾特性,将观测噪声建模为T分布.对系统状态和自举变量进行估计,并... 为了解决组合导航中由于野值存在而导致传统滤波算法性能下降的问题,针对SINS/GPS组合导航系统模型提出基于T分布的变分贝叶斯高斯滤波算法,充分考虑野值所导致的噪声厚尾特性,将观测噪声建模为T分布.对系统状态和自举变量进行估计,并且在每个滤波时刻借助变分贝叶斯学习对状态估计进行迭代,以逼近真实后验分布.针对噪声存在野值的场景进行仿真验证,结果表明,在SINS/GPS组合导航系统中,当噪声存在野值时,基于T分布的变分贝叶斯组合导航滤波方法具有一定的鲁棒性,并且精度优于传统组合导航滤波方法. 展开更多
关键词 SINS/GPS 组合导航系统 T分布 变分贝叶斯 噪声野值 高斯滤波
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带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法 被引量:5
18
作者 朱光明 蒋荣欣 +2 位作者 周凡 田翔 陈耀武 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1343-1349,共7页
针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差... 针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差.该算法利用变分贝叶斯方法对该高斯分布和正态-逆威沙特分布的混合模型的时变参数进行逼近推断,在利用容积卡尔曼滤波算法进行系统状态迭代估计的同时对测量偏置进行估计以及对时变随机噪声协方差进行跟踪,在进行测量偏置估计的同时增强了滤波算法对测量野值的鲁棒性.仿真实验证明了该算法在保证系统状态估计精度的同时,能够高精度估计出测量偏置并增强了滤波算法的鲁棒性. 展开更多
关键词 测量偏置估计 鲁棒性 正态-逆威沙特分布 变分贝叶斯 容积卡尔曼滤波器
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一种变分贝叶斯改进无偏转换卡尔曼滤波 被引量:1
19
作者 王轲 李星秀 吴盘龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期261-267,共7页
针对雷达测量系统受野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种变分贝叶斯改进无偏转换量测卡尔曼滤波器(VB-MUCMKF)。该算法通过无偏转换卡尔曼滤波将更新后的目标状态估计值作为新的量测进行第二次无偏转换,一定程度上解决了量测偏... 针对雷达测量系统受野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种变分贝叶斯改进无偏转换量测卡尔曼滤波器(VB-MUCMKF)。该算法通过无偏转换卡尔曼滤波将更新后的目标状态估计值作为新的量测进行第二次无偏转换,一定程度上解决了量测偏差过大的问题;针对野值影响采用具有重尾特性的学生t分布取代高斯分布建模新的量测,利用变分贝叶斯方法通过最小化Kullback-Leibler散度函数迭代逼近实现测量协方差和目标状态的联合估计,从而提高野值干扰环境下滤波器的跟踪精度。仿真结果表明,提出的算法与EKF,UCMKF,EMUCMKF和MUCMKF相比位置均方根误差分别减少了48.9%,50.2%,1.9%,44.1%,速度均方根误差分别减少了60.6%,66.6%,9.7%,47.3%,降低了野值干扰带来的影响。 展开更多
关键词 野值 变分贝叶斯 无偏转换量测 学生t分布
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顾及组合导航闭环反馈的变分贝叶斯自适应滤波优化算法
20
作者 李增科 孙耀文 +2 位作者 陈昭冰 赵龙 高井祥 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期725-737,共13页
多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题,滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中,组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定,常通过自适应滤... 多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题,滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中,组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定,常通过自适应滤波的方法进行时间更新和量测更新的平衡解算。贝叶斯自适应滤波方法在很多时候具有较好的效果,但是和其他的自适应滤波方法一样,该类方法都需要进行自适应因子的选取。本文根据组合导航对于实时性要求及其闭环反馈的特殊性,在变分贝叶斯自适应滤波的基础上进行了算法的优化,给出了一种调节因子的动态计算方法,并以GNSS和惯性导航系统组合系统为例,通过模拟和实测试验进行验证。试验结果表明,本文算法不需要通过迭代计算的方法就可以获取高精度组合结果,提升了计算效率;对于真实的动态场景中,本文算法的调节因子动态自适应确定,结果更具有优越性。 展开更多
关键词 变分贝叶斯 自适应滤波 组合导航 闭环反馈
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