模型有界失配下基于MAP准则的扩展集员粒子滤波方法

发布时间：2018-04-12 19:37

  本文选题：模型失配 + 扩展集员算法　； 参考：《化工学报》2017年04期

【摘要】：在非线性非高斯系统中,当状态转移模型存在有界失配时,采用粒子滤波往往无法获得理想的状态估计值。考虑有界失配对粒子的约束条件,提出一种基于MAP准则的扩展集员粒子滤波算法(MAP-ESMPF)。该算法采用扩展集员求取真实状态的可信域,并基于MAP密度函数的准则,定义优化方程,从而将可信域外的粒子映射到可信域内,保证了状态估计的精度。在数值仿真和连续搅拌反应釜(CSTR)过程中的仿真应用,验证了该算法的有效性。
[Abstract]:In nonlinear non- systems, when there is a bounded mismatch in the state transition model, the ideal state estimation can not be obtained by particle filter.Considering the constraint conditions of bounded mismatched particles, an extended set member particle filter algorithm based on MAP criterion is proposed.Based on the criterion of MAP density function, the optimization equation is defined in this algorithm, which uses extended set members to obtain the trusted domain of real state. Thus, the trusted and extra-territorial particles are mapped into the trusted domain, and the accuracy of state estimation is ensured.The effectiveness of the proposed algorithm is verified by numerical simulation and CSTR simulation.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61573169)~~
【分类号】：TN713;O212

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本文编号：1741131