Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计 | |
高爽 ; 栾小丽; 赵顺毅; 刘飞
| |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2023 | |
| 卷号 | 49期号:1页码:210-218 |
| 摘要 | 实际工业过程中,量测数据除了在线仪表采集的快速率数据,还有离线化验等慢速率辅助量测数据.为了更好地利用离线化验数据,增加在线估计的精度,针对随机跳变系统,引入迁移学习思想,提出迁移交互多模型估计(Transfer interacting multiple model state estimator, IMM-TF)新策略.首先,将离线化验数据的边缘分布作为可以迁移的知识,迁移到贝叶斯后验分布,实现辅助量测数据的充分利用.其次,利用KL (Kullback-Leibler)散度度量知识迁移前后任务间的差异性,求解最优的贝叶斯迁移估计器.同时,结合慢速率量测,利用平滑策略获取待迁移的估计值,解决多率量测下的迁移估计难题.然后,利用影响力函数构建辅助量测数据与估计性能之间的解析关系,从而对迁移效果进行定量评价.最后,通过在目标跟踪实例中的应用,表明所提方法的有效性及优越性. |
| 关键词 | 跳变系统 迁移交互多模型估计 多率量测 KL散度 平滑策略 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c220011 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56221 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高爽,栾小丽,赵顺毅,等. 多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计[J]. 自动化学报,2023,49(1):210-218. |
| APA | 高爽,栾小丽,赵顺毅,&刘飞.(2023).多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计.自动化学报,49(1),210-218. |
| MLA | 高爽,et al."多率量测下随机跳变系统迁移交互多模型估计".自动化学报 49.1(2023):210-218. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2022-0011.pdf（1456KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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