【摘 要】
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提出了一个将不同滤波方法的估计结果相结合的一般框架,进而得到一个更加稳健的估计结果.首先,将不同方法的预报集合（粒子）结合,并通过相应的统计方法去掉集合中对状态估计贡献
【机 构】
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北京师范大学数学科学学院,北京师范大学统计学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（2010CB950703）, 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目
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提出了一个将不同滤波方法的估计结果相结合的一般框架,进而得到一个更加稳健的估计结果.首先,将不同方法的预报集合（粒子）结合,并通过相应的统计方法去掉集合中对状态估计贡献非常小的粒子.然后,我们使用处理过的集合样本,利用核密度估计（KDE）得到相应的试验密度（proposal distribution）,并从该密度中重新抽样,最后利用贝叶斯滤波方法得到新的估计值.由于不同数据同化方法都有相应的适用范围,新方法的估计结果可以结合各类方法的优点,进而得到一个更加稳健的估计结果。在模拟试验中,我们用集合Kalma
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