基于多变量Laplace分布的非线性系统分布式鲁棒状态估计OA北大核心
Distributed Robust State Estimation for Nonlinear Systems Based on Multivariate Laplace Distribution
本文考虑非高斯噪声下传感器网络的状态估计问题.在机动目标跟踪、室内定位、水声导航等应用中,传感器的非高斯噪声会造成针对高斯噪声设计的常规状态估计算法精度下降.在现有针对单传感器系统的基于多变量Laplace(Multivariate Laplace,ML)鲁棒状态估计(Robust State Estimation based on ML,RSE-ML)算法基础上,本文借助信息滤波的特点,推导了针对多传感器系统的集中式RSE-ML(Centralized RSE-ML,CRSE-ML)算法,进一步利用一致性平均得到分布式RSE-ML(Distributed RSE-ML,DRSE-ML)算法.本文提出的DRSE-ML算法中利用ML建模非高斯噪声,借助变分贝叶斯方法估计噪声和状态参数,采用一致性算法进行分布式信息交互,克服了集中式算法通信和计算负担重的缺点,且具有自由参数少、估计精度高的特点.仿真结果表明,所提出的DRSE-ML算法估计精度优于现有相关算法,且能逼近集中式CRSE-ML算法的估计精度.
王国庆;杨春雨;马磊
中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116
信息技术与安全科学
非高斯噪声鲁棒状态估计分布式状态估计多变量Laplace分布卡尔曼滤波变分贝叶斯
《电子学报》 2022 (11)
多模态多时间尺度工业过程自学习运行优化控制方法及应用
2610-2618,9
国家自然科学基金(No.62003348,No.62073327,No.61973306,No.61873272)江苏省自然科学基金(No.BK20200633,No.BK20200631)
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