查询结果:   郭继峰,李忠志,张国强,房德智,李艳娟.基于深度置信网络的卡尔曼滤波算法改进[J].计算机应用与软件,2019,36(6):248 - 253.
中文标题
基于深度置信网络的卡尔曼滤波算法改进
发表栏目
算法
摘要点击数
180
英文标题
IMPROVEMENT OF KALMAN FILTER ALGORITHM BASED ON DEEP BELIEF NETWORK
作 者
郭继峰 李忠志 张国强 房德智 李艳娟 Guo Jifeng Li Zhongzhi Zhang Guoqiang Fang Dezhi Li Yanjuan
作者单位
东北林业大学信息与计算机工程学院 黑龙江 哈尔滨 150040     
英文单位
Institute of Information and Computer Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Heilongjiang, China     
关键词
卡尔曼滤波 新息 深度置信网络 电磁继电器 寿命预测
Keywords
Kalman filter Innovation Deep belief network Electromagnetic relay Life prediction
基金项目
哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2016RAQXJ015);国家自然科学基金项目(61300098)
作者资料
郭继峰,高工,主研领域:车用电器可靠性理论模拟技术。李忠志,硕士生。张国强,硕士生。房德智,硕士生。李艳娟,副教授。 。
文章摘要
卡尔曼滤波是一种应用广泛的基于最小方差的递推式滤波算法,根据一定滤波规则对系统的状态进行估计。采用某种统计量最优方法对噪声和系统模型统计特性的先验知识决定的滤波的性能和估计的准确性进行度量。不精确的先验知识将导致滤波性能的明显下降和发散。采用新息自适应卡尔曼滤波克服标准卡尔曼滤波需要在先验条件下进行估计的缺点,通过深度置信网络对噪声的协方差矩阵做出调整,从而提高滤波性能。
Abstract
Kalman filtering is a widely used recursive filtering algorithm based on minimum variance, which estimates the state of the system according to certain filtering rules. We used a statistical optimum method to measure the filtering performance and estimation accuracy determined by prior knowledge of the statistical characteristics of noise and system models. The inaccurate prior knowledge could lead to a significant drop and divergence of the filtering performance. The innovation adaptive Kalman filtering overcame the disadvantage of the standard Kalman filtering that needed to be estimated under prior conditions. The covariance matrix of noise was adjusted by the deep belief network to improve the filtering performance.
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摘要
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基于深度置信网络的卡尔曼滤波算法改进
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