公开(公告)号：CN114567288B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202210088496.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 河南大学

Inventor： 金勇 ,  杨诗博 ,  杨琳琳 ,  贾浩乾 ,  张子寒 ,  毋嘉伟

IPC: H03H17/02 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯的分布协同非线性系统状态估计方法，通过以变分贝叶斯为基础，针对分布协同非线性目标跟踪系统过程噪声时变和观测噪声具有随机异常值的情况，选择IW分布和student’t分布作为目标状态一步预测协方差的先验分布和量测的分布，通过定点迭代的方法在各局部滤波器中求解目标状态和噪声参数的近似后验分布，采用CI融合方法对各局部滤波器的目标状态估计加权融合得到全局最优估计，最后再将全局最优估计反馈给各局部滤波器，提高了滤波器的估计精度和稳定性。

公开(公告)号：CN114567288A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210088496.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 河南大学

Inventor： 金勇 ,  杨诗博 ,  杨琳琳 ,  贾浩乾 ,  张子寒 ,  毋嘉伟

IPC: H03H17/02 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯的分布协同非线性系统状态估计方法，通过以变分贝叶斯为基础，针对分布协同非线性目标跟踪系统过程噪声时变和观测噪声具有随机异常值的情况，选择IW分布和student’t分布作为目标状态一步预测协方差的先验分布和量测的分布，通过定点迭代的方法在各局部滤波器中求解目标状态和噪声参数的近似后验分布，采用CI融合方法对各局部滤波器的目标状态估计加权融合得到全局最优估计，最后再将全局最优估计反馈给各局部滤波器，提高了滤波器的估计精度和稳定性。