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赵顺义;刘菲;栾小丽

基于粒子近似的非线性马尔可夫跳跃系统的风险敏感滤波。 （英语） Zbl 1417.93320号

国际期刊改编。控制信号处理。 26，第2期，158-170（2012）.
摘要：本文将放松对模型精度依赖的风险敏感滤波方法推广到非线性马尔可夫跳跃系统（MJSs）。在该方法中，利用所谓的参考概率技术和粒子近似导出非线性非高斯框架下的风险敏感滤波器。该方法的新颖之处在于，执行了一个“风险”交互重采样步骤，以缓和建模不确定性并解决粒子爆炸问题。设计人员选择的一个名为风险敏感参数的参数允许我们在标称模型的过滤精度和对不确定性的鲁棒性之间进行权衡。通过一个有意义的实例表明，在具有不确定性的非线性MJS中，该方法可以优于广泛使用的方法粒子滤波器和交互式多模型粒子滤波器。

引用于4文件

MSC公司：

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93B35型 灵敏度（稳健性）
93E03型 控制理论中的随机系统（一般）
60J75型 跳转流程（MSC2010）
93立方厘米 信息不完整的控制/观测系统

关键词：

风险敏感滤波器;非线性马尔可夫跳跃系统;粒子近似;参考概率技术
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Zhao}等人，国际期刊Adapt。控制信号处理。26，第2号，158--170（2012；Zbl 1417.93320）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 克拉索夫斯基，随机属性系统中控制器的分析设计，自动化和远程控制22（1，2，3）pp 1021–（1961）
[2] McGinnity，机动目标跟踪的多模型自举滤波器，IEEE航空航天与电子系统汇刊36页1006–（2000）·数字对象标识代码：10.1109/7.869522
[3] Bar-Shalom，估计和跟踪：原理、技术和软件（1993）·Zbl 0853.62076号
[4] 孟德尔，《最大似然反褶积：基于模型的信号处理之旅》（1990）·doi:10.1007/978-1-4612-3370-1
[5] Maget等人，《基于模型的混合系统故障诊断：在化学过程中的应用》，计算机和化学工程33（10），第1617页–（2009）·doi:10.1016/j.com.pchemeng.2009.04.016
[6] Blom，具有马尔可夫切换系数的系统的交互式多模型算法，IEEE自动控制汇刊33 pp 780–（1988）·Zbl 0649.93065号 ·doi:10.1109/9.1299
[7] Shao，《约束贝叶斯状态估计——一项比较研究和一种新的基于粒子的方法》，《过程控制杂志》第19卷第143页–（2010年）·doi:10.1016/j.jprocont.2009.11.002
[8] Doucet，跳马尔可夫线性系统状态估计的粒子滤波器，IEEE信号处理汇刊49，第613页–（2001）·doi:10.1109/78.905890
[9] Blom，随机混合系统的精确贝叶斯和粒子滤波，IEEE航空航天和电子系统汇刊43（1），第55页–（2007）·doi:10.10109/TAS.2007.357154
[10] 刘，H的设计具有非可达模式信息的马尔可夫跳跃线性系统的滤波器，Automatica 44 pp 2655–（2008）·Zbl 1155.93432号 ·doi:10.1016/j.automatica.2008.03.011
[11] Xiong，固定阶鲁棒H切换概率不确定的马尔科夫跳跃系统的滤波器设计，IEEE信号处理汇刊54（4）pp 1421–（2006）·Zbl 1373.94736号 ·文件编号：10.1109/TSP.2006.871880
[12] Dey，通过参考概率方法进行风险敏感滤波和平滑，IEEE自动控制汇刊42（11），第1587页–（1997）·Zbl 0907.93055号 ·数字对象标识代码：10.1109/9.649727
[13] Dey，隐马尔可夫模型的风险敏感滤波与平滑，《系统与控制快报》25页361–（1995）·Zbl 0877.93139号 ·doi:10.1016/0167-6911（94）00093-B
[14] 张，离散奇异系统的风险敏感滤波、预测和平滑，Automatica 39，第57页–（2003）·Zbl 1009.93076号 ·doi:10.1016/S0005-1098（02）00168-1
[15] Sadhu，基于颗粒法的风险敏感滤波器公式，《信号处理》89，第314页–（2009年）·Zbl 1151.94406号 ·doi:10.1016/j.sigpro.2008.09.006
[16] Sadhu，风险敏感滤波器的中心差分公式，IEEE Signal Processing Letters 14（6）pp 421–（2007）·doi:10.1109/LSP.2006.887838
[17] Oruguner，跳跃马尔可夫线性系统的风险敏感滤波，Automatica 44 pp 109–（2008）·Zbl 1138.93422号 ·doi:10.1016/j.automatica.2007.04.018
[18] Li，基于无迹变换的跳跃马尔可夫非线性系统的风险敏感滤波与平滑，控制理论与应用IET 4（11）pp 2621–（2010）·doi:10.1049/iet-cta.2009.0399
[19] 阿古，《测量理论与滤波：应用导论》（2004）·Zbl 1060.60039号 ·doi:10.1017/CBO9780511755330
[20] Aggun，《隐藏在离散时间随机测度中的离散时间系统的滤波》，《数学与计算机建模》235第273页–（2002）·Zbl 1007.94004号 ·doi:10.1016/S0895-7177（01）00164-9
[21] Boloc，《粒子滤波器的重采样算法：计算复杂性视角》，《EURASIP应用信号处理杂志》，第15页，2267页–（2004）·Zbl 1072.93026号 ·doi:10.1155/S1110865704405149
[22] Wang XD Syrmos VL交互多粒子滤波器用于非线性随机系统故障诊断美国控制会议2008 4274 4279
[23] Arulampalam等人在线非线性/非高斯贝叶斯跟踪粒子滤波器教程，IEEE信号处理汇刊140（2）第107页–（2002）
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