控制理论与应用

作者：王伟,赵顺毅,张承玺,栾小丽,刘飞,吴荩

单位：江南大学 自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学 自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学 自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学 自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学 自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室,香港科技大学 电子与计算机工程系

关键词：状态估计; 异步多速率传感器; t分布; 迁移学习; 变分贝叶斯

基金：江苏省自然科学基金项目(BK20211528)资助.

针对异步多速率传感器在状态估计过程中受异常值影响问题, 本文研究了一种基于t分布的迁移学习滤波算法. 文中结合全概率设计和多尺度系统理论, 设计了新型异步多速率系统的迁移学习方法, 源域和目标域具有不同采样速率传感器, 通过建立多尺度模型, 将异步多速率系统转化为同步多速率系统. 使得文中所设计方法具有异步多速率系统在最小化源域预测分布至目标域理想分布的Kullback-Leibler散度同时, 允许传感器采样速率之比为任意正整数的优势. 考虑异常值对状态估计的影响, 源域和目标域依赖于t分布的重尾性质来对状态和观测过程建模, 通过期望最大化和变分贝叶斯进行近似估计. 最后, 所提出方法被应用于平面位置速度系统的速度位置估计, 仿真结果验证了其该方法的有效性.

来源：2025年第5期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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