多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计

摘要：

实际工业过程中,量测数据除了在线仪表采集的快速率数据,还有离线化验等慢速率辅助量测数据.为了更好地利用离线化验数据,增加在线估计的精度,针对随机跳变系统,引入迁移学习思想,提出迁移交互多模型估计(Transfer in-teracting multiple model state estimator,IMM-TF)新策略.首先,将离线化验数据的边缘分布作为可以迁移的知识,迁移到贝叶斯后验分布,实现辅助量测数据的充分利用.其次,利用KL(Kullback-Leibler)散度度量知识迁移前后任务间的差异性,求解最优的贝叶斯迁移估计器.同时,结合慢速率量测,利用平滑策略获取待迁移的估计值,解决多率量测下的迁移估计难题.然后,利用影响力函数构建辅助量测数据与估计性能之间的解析关系,从而对迁移效果进行定量评价.最后,通过在目标跟踪实例中的应用,表明所提方法的有效性及优越性.

关键词：跳变系统、迁移交互多模型估计、多率量测、KL散度、平滑策略

所属期刊栏目：49

分类号：TP311;TN919.1;TP273

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：210-218