【摘 要】
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基于秩统计量相关原理提出一种秩采样方法,其采样点分布合理,能够有效地模拟系统状态的概率分布。在此基础上,进一步提出一种非线性秩滤波方法,给出秩滤波的采样策略、时间更
【机 构】
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北京航空航天大学小样本技术研究中心
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基于秩统计量相关原理提出一种秩采样方法,其采样点分布合理,能够有效地模拟系统状态的概率分布。在此基础上,进一步提出一种非线性秩滤波方法,给出秩滤波的采样策略、时间更新、量测更新公式及其计算步骤。目前常用的非线性滤波方法有无迹Kalman滤波和粒子滤波。无迹Kalman滤波方法只适用于高斯分布的情况;粒子滤波方法虽然可用于非高斯分布的非线性滤波,但却存在粒子退化及重采样引起的粒子贫化问题,且计算复杂、工作量大。而秩滤波方法不仅适用于高斯分布的非线性滤波,也适用于常见的多元t分布、多元极值分布等非高斯分布的非线性滤波,并且计算简单、计算量小,便于工程应用。从仿真算例可以看到,该方法比无迹Kalman滤波方法具有更高的滤波精度。
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