【摘 要】
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依托于多模型框架的跳变马尔可夫系统状态估计的性能通常受限于多模型间的信息融合程度.本文以交互式多模型方法为框架,针对跳变马尔可夫系统提出了一种基于最大混合相关熵的状态估计方法.为了能有效处理模型高阶信息,在混合和融合步骤引入最大混合相关熵测度替代常规的二阶统计矩准则,设计了关于系统状态的代价函数,通过最优化该函数得到状态估计的迭代解.仿真实验详尽展示了所提方法的主要特征,并表明其在高斯和非高斯噪声环境下都具有较好的估计效果.
【机 构】
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浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院),浙江杭州310018;谢菲尔德大学自动控制与系统工程系,谢菲尔德S102TN;谢菲尔德大学自动控制与系统工程系,谢菲尔德S102TN
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依托于多模型框架的跳变马尔可夫系统状态估计的性能通常受限于多模型间的信息融合程度.本文以交互式多模型方法为框架,针对跳变马尔可夫系统提出了一种基于最大混合相关熵的状态估计方法.为了能有效处理模型高阶信息,在混合和融合步骤引入最大混合相关熵测度替代常规的二阶统计矩准则,设计了关于系统状态的代价函数,通过最优化该函数得到状态估计的迭代解.仿真实验详尽展示了所提方法的主要特征,并表明其在高斯和非高斯噪声环境下都具有较好的估计效果.
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