| 关于动态模型状态参数的稳健贝叶斯估计的研究 |
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| 引用本文： | 田铮,肖华勇.关于动态模型状态参数的稳健贝叶斯估计的研究[J].西北工业大学学报,1993,11(4):546-548. |
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| 作者姓名： | 田铮 肖华勇 |
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| 作者单位： | 西北工业大学 副教授(田铮)，西北工业大学 研究生(肖华勇) |
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| 摘 要： | 在卡尔曼滤波理论中,假设状态噪声和量测噪声以及系统的初始状态 x_o 均服从于高斯分布且相互独立.然而,在工程应用中上述假设条件并非都能满足,观测数据中常常含有异常值(outliers),而且量测噪声也往往是含有异常值的“长尾分布”,而从本质上讲是递推最小二乘估计的卡尔曼滤波对异常值的“长尾分布”非常敏感,甚至一个异常值都会严重破坏对状态参数的估计,并且将这种误差由递推形式传播下去,从而破坏了实时控制机制.
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| 关 键 词： | 动态模型 状态参数 贝叶斯估计 |
On Robust-Bayesian Estimation for the State Parameters of One Kind of Dynamic Models |
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| Tian Zheng Xiao Huayong.On Robust-Bayesian Estimation for the State Parameters of One Kind of Dynamic Models[J].Journal of Northwestern Polytechnical University,1993,11(4):546-548. |
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| Authors: | Tian Zheng Xiao Huayong |
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| Affiliation: | Department of Applied Mathematics Northwestern Polytechnical University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | robust-Bayesian estimation heavy-tailed distribution |
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