变分优化的高斯混合滤波及其在导航中的应用
针对时间差分载波相位/捷联惯导紧组合系统在非高斯噪声环境工作时,采用高斯混合滤波遇到的混合模型参数估计问题,提出了一种变分贝叶斯学习优化的高斯混合自适应滤波算法.该算法借鉴变分学习理论,准确高效地实现了高斯混合模型参数的自适应估计,进一步精化了滤波算法中的随机模型,能够显著提高估计精度,降低计算负担,改善滤波性能.实验结果表明,相比传统滤波算法,该算法的估计精度得到了进一步改善,运算耗时仅与拓展卡尔曼滤波相当.
变分贝叶斯学习、高斯混合滤波、时间差分、自适应滤波
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P228(大地测量学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2019-06-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
699-705