贝叶斯序贯重要性积分滤波器
为解决非线性滤波中存在模型歧义和预测偏差情况下似然函数、目标重要性密度函数和实际目标分布不匹配的问题,提出了贝叶斯序贯重要性积分滤波器(Bayesian Sequential Importance Quadrature Filter,SIQF).为了消减贝叶斯推理中似然函数和目标分布之间的偏差,通过空时软约束定义最新观测的有界似然,截断观测噪声概率密度函数以近似可行域的修正先验.为了调制重要性函数和目标分布的匹配程度,并行对修正和原始先验下的状态进行Gauss-Hermite积分,引入最大相关信息熵构建覆盖多模分布的重要性函数,从而提升序贯重要性采样的多样性和预测协方差的容错性.实验结果表明:相比无迹粒子滤波估计一维单变量增长模型,SIQF算法在无需牺牲计算复杂度的情况下平均误差减小了63％;相比多模型Rao-blackwell粒子滤波器跟踪空域机动目标,SIQF算法的均方根误差减小了33％,所需计算量降低了一个数量级.
非线性滤波、贝叶斯序贯重要性积分、软约束、有界似然、相关信息熵测度
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TN953
广东省基础与应用基础研究基金;中山大学青年培育项目;中国科学院重点实验室开放基金
2022-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
823-831
