[1]王忠勇,冯卫娜..一种基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法[J].郑州大学学报(工学版),2010,31(02):96.[doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2010.02.023]
　Wang Zhongyong,Feng Weina.A joint estimation method of nonlinear system parameters and states based on particle filtering[J].Journal of Zhengzhou University (Engineering Science),2010,31(02):96.[doi:10.3969/j.issn.1671-6833.2010.02.023]

点击复制

一种基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法()

分享到：

《郑州大学学报(工学版)》[ISSN:1671-6833/CN:41-1339/T]

卷:

31卷

期数:

2010年02期

页码:

96

栏目:

出版日期:

2010-02-02

文章信息/Info

Title:

A joint estimation method of nonlinear system parameters and states based on particle filtering

作者:

王忠勇; 冯卫娜.

郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450001, 郑州大学,信息工程学院,河南,郑州,450001

Author(s):

Wang Zhongyong; Feng Weina

关键词:

粒子滤波;  非线性系统;  核平滑收缩;  贝塔分布

Keywords:

particle filtering;  nonlinear systems;  smooth shrinkage of the nucleus;  Beta distribution

DOI:

10.3969/j.issn.1671-6833.2010.02.023

文献标志码:

A

摘要:

提出了一种新的基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法.该算法利用粒子滤波方法,结合核平滑收缩技术,同时采用标准贝塔分布代替传统的高斯分布,来拟合系统未知参数的后验分布,最终实现非线性系统中参数的迭代估计,仿真结果表明,该算法提高了未知参数和状态的估计精度,在估计的收敛性方面也有明显的改善.

Abstract:

A new joint estimation method of nonlinear system parameters and states based on particle filtering is proposed. The algorithm uses the particle filter method, combined with kernel smooth contraction technology, and uses the standard beta distribution instead of the traditional Gaussian distribution to fit the posterior distribution of unknown parameters of the system, and finally realize the iterative estimation of parameters in the nonlinear system.

常用功能