缺失数据下基于带约束粒子滤波的状态估计

摘要：

实际工业过程具有强非线性非高斯噪声等特点,粒子滤波是一种常用的状态估计方法.带约束粒子滤波通过极大后验概率密度函数原则,将超出约束区域的状态估计值映射到约束区域,保证了状态估计的有效性.本文针对检测值部分缺失和全部缺失两种情况,提出一种缺失数据下的带约束粒子滤波算法.该算法基于贝叶斯原理,分别从先验粒子权值的计算以及状态估计值的映射两方面考虑了缺失数据的影响.仿真例子验证了该算法的有效性.

关键词：状态估计、缺失数据、粒子滤波

所属期刊栏目：31

分类号：TP202.4(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61273131;江苏省产学研联合创新资金项目BY2013015-39

在线出版日期：2015-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1309-1312