| 基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法 |
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| 引用本文： | 董祥祥,吕润妍,蔡云泽.基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法[J].上海交通大学学报,2020,54(9). |
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| 作者姓名： | 董祥祥 吕润妍 蔡云泽 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化系;系统控制与信息处理教育部重点实验室;海洋智能装备与系统集成技术教育部实验室,上海200240;上海交通大学自动化系;系统控制与信息处理教育部重点实验室;海洋智能装备与系统集成技术教育部实验室,上海200240;上海交通大学自动化系;系统控制与信息处理教育部重点实验室;海洋智能装备与系统集成技术教育部实验室,上海200240 |
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| 基金项目： | 国家重大科研仪器研制项目;国家科技重大专项 |
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| 摘 要： | 为了解决非线性滤波中量测噪声呈厚尾分布且统计特性不确定的问题,提出一种基于Pearson Type VII分布的自适应滤波算法.针对传统鲁棒卡尔曼滤波器因尺度矩阵和自由度参数固定不变而无法自适应调整的问题,以容积卡尔曼滤波器为基础,选择Pearson Type VII分布对厚尾噪声进行建模,将传统鲁棒滤波固定自由度参数的估计转化为Pearson Type VII分布中可自适应调整的双自由度参数的估计,并通过inverse Wishart和Gamma分布描述尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数的先验分布,利用遗忘因子对各参数进行时间更新;基于变分贝叶斯理论,对系统状态、尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数形成的联合后验概率密度函数进行变分迭代,实现对系统状态和未知厚尾噪声的联合估计.仿真结果表明,在不确定厚尾噪声条件下,本文算法的滤波精度高于传统鲁棒容积卡尔曼滤波.
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| 关 键 词： | 厚尾噪声 Pearson Type Ⅶ分布 变分贝叶斯 联合估计 容积卡尔曼滤波 |
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