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Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计
1
作者
周林
潘泉
梁彦
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1070-1076,共7页
针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函...
针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。
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关键词
系统误差估计
最大似然估计
马尔可夫链蒙特卡罗
Metropolis-Hastings抽样
期望极大化
原文传递
题名
Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计
1
作者
周林
潘泉
梁彦
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1070-1076,共7页
基金
国家自然科学基金(1990315
61074179
61075029)~~
文摘
针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。
关键词
系统误差估计
最大似然估计
马尔可夫链蒙特卡罗
Metropolis-Hastings抽样
期望极大化
Keywords
system error estimaiton
maximum likelihood estimation
Markov chain Monte Carlo
Metropolis-Hastings sam-pling
expectation maximization
分类号
V219 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Markov随机跳变系统的传感器系统误差估计
周林
潘泉
梁彦
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
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已选择
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参考文献
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