【摘 要】
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为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识
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为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒子滤波方法与现有标准的粒子滤波方法具有几乎一致的计算复杂度,但是更适合用于处理带不确定量测的非线性非高斯系统状态估计问题.此外,在状态转移密度函数被选择为建议密度函数时,本文证明了基于所提出的虚警概率辨识方法的极大似然估计唯一,从而为精确辨识虚警概率提供了理论保证.单变量非平稳增长模型和纯
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